linux 下 进程和线程的…

本文详细阐述了进程与线程的概念及其主要区别,包括资源分配、通信机制、创建成本及切换时间等方面,并讨论了多线程的优势。

1、进程与线程

进程是程序执行时的一个实例,即它是程序已经执行到课中程度的数据结构的汇集。从内核的观点看,进程的目的就是担当分配系统资源(CPU时间、内存等)的基本单位

线程是进程的一个执行流,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。一个进程由几个线程组成(拥有很多相对独立的执行流的用户程序共享应用程序的大部分数据结构),线程与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

"进程——资源分配的最小单位,线程——程序执行的最小单位"

进程有独立的地址空间,一个进程崩溃后,在保护模式下不会对其它进程产生影响,而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量,但线程没有单独的地址空间,一个线程死掉就等于整个进程死掉,所以多进程的程序要比多线程的程序健壮,但在进程切换时,耗费资源较大,效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作,只能用线程,不能用进程。

 

总的来说就是:进程有独立的地址空间,线程没有单独的地址空间(同一进程内的线程共享进程的地址空间)。(下面的内容摘自Linux下的多线程编程

使用多线程的理由之一是和进程相比,它是一种非常"节俭"的多任务操作方式。我们知道,在Linux系统下,启动一个新的进程必须分配给它独立的地址空间,建立众多的数据表来维护它的代码段、堆栈段和数据段,这是一种"昂贵"的多任务工作方式。而运行于一个进程中的多个线程,它们彼此之间使用相同的地址空间,共享大部分数据,启动一个线程所花费的空间远远小于启动一个进程所花费的空间,而且,线程间彼此切换所需的时间也远远小于进程间切换所需要的时间。据统计,总的说来,一个进程的开销大约是一个线程开销的30倍左右,当然,在具体的系统上,这个数据可能会有较大的区别。

使用多线程的理由之二是线程间方便的通信机制。对不同进程来说,它们具有独立的数据空间,要进行数据的传递只能通过通信的方式进行,这种方式不仅费时,而且很不方便。线程则不然,由于同一进程下的线程之间共享数据空间,所以一个线程的数据可以直接为其它线程所用,这不仅快捷,而且方便。当然,数据的共享也带来其他一些问题,有的变量不能同时被两个线程所修改,有的子程序中声明为static的数据更有可能给多线程程序带来灾难性的打击,这些正是编写多线程程序时最需要注意的地方。

除了以上所说的优点外,不和进程比较,多线程程序作为一种多任务、并发的工作方式,当然有以下的优点:

  • 提高应用程序响应。这对图形界面的程序尤其有意义,当一个操作耗时很长时,整个系统都会等待这个操作,此时程序不会响应键盘、鼠标、菜单的操作,而使用多线程技术,将耗时长的操作(time consuming)置于一个新的线程,可以避免这种尴尬的情况。
  • 使多CPU系统更加有效。操作系统会保证当线程数不大于CPU数目时,不同的线程运行于不同的CPU上。
  • 改善程序结构。一个既长又复杂的进程可以考虑分为多个线程,成为几个独立或半独立的运行部分,这样的程序会利于理解和修改。

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从函数调用上来说,进程创建使用fork()操作;线程创建使用clone()操作。Richard Stevens大师这样说过:

  • fork is expensive. Memory is copied from the parent to the child, all descriptors are duplicated in the child, and so on. Current implementations use a technique called copy-on-write, which avoids a copy of the parent's data space to the child until the child needs its own copy. But, regardless of this optimization, fork is expensive.

  • IPC is required to pass information between the parent and child after the fork. Passing information from the parent to the child before the fork is easy, since the child starts with a copy of the parent's data space and with a copy of all the parent's descriptors. But, returning information from the child to the parent takes more work.

Threads help with both problems. Threads are sometimes called lightweight processes since a thread is "lighter weight" than a process. That is, thread creation can be 10–100 times faster than process creation.

All threads within a process share the same global memory. This makes the sharing of information easy between the threads, but along with this simplicity comes the problem

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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