python-并发并行、同步异步、同步锁

并发:系统具有处理多个任务(动作)的能力

并行:系统具有同时处理多个任务(动作)的能力

同步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,需要等待,等待即同步

异步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,不需要等待,待数据接收成功后,再回来处理。

GIL:全局解释锁:无论你有多少个线程,你有多少个CPU,Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行。(解释器层面保护进程安全)

GIL的作用:同一时刻,只有一个线程被CPU在执行,造成单线程运行结果,多核用不到。

垃圾回收机制:解释器的一个线程在进行垃圾回收。

CPU切换:io阻塞、cpu执行时间窗口等

线程都是竞争CPU资源来获得执行。

任务:io密集型(io交互多,CPU空闲时间多)、计算密集型(),time.sleep()等同于io操作

对于io密集型任务,python的多线程是有意义的,而计算密集型任务,python的多线程就不适用了,可以采用多进程。

同步锁:即将线程设置成串行,lock=threading.lock(),lock.acquire(),lock.release()

原文地址:https://www.cnblogs.com/benchdog/p/9175574.html

时间: 2024-10-08 22:57:24

python-并发并行、同步异步、同步锁的相关文章

Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池

目录 Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池 1.昨日回顾 2.死锁现象与递归锁 2.1死锁现象 2.2递归锁 3.信号量 4.GIL全局解释器锁 4.1背景 4.2为什么加锁 5.GIL与Lock锁的区别 6.验证计算密集型IO密集型的效率 6.1 IO密集型 6.2 计算密集型 7.多线程实现socket通信 7.1服务端 7.2客户端 8.进程池,线程池 Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池 1.昨日回顾 #生产者消

python并发编程之多线程2------------死锁与递归锁,信号量等

一.死锁现象与递归锁 进程也是有死锁的 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用, 它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程, 如下就是死锁 1 死锁------------------- 2 from threading import Thread,Lock,RLock 3 import time 4 mutexA = Lock() 5 mutexB = Lock() 6

[并发并行]_[线程同步]_[Windows用户态下的原子访问的互锁函数]

场景: 1. 多线程编程时,有时候需要统计某个变量或对象的创建个数或者是根据某个变量值来判断是否需要继续执行下去,这时候互锁函数是比较高效的方案之一了. 说明: 1.原子访问:(互锁函数族) -- 原子访问,指线程在访问资源时能够确保所有其他线程都不在同一时间内访问相同的资源. -- 调用一个互锁函数通常只需要执行几个CPU周期(通常小于50),并且不需要从用户模式转换为内核模式(通常这需要1000个CPU周期). -- 互锁函数是CPU硬件支持的,如果是x86处理器,互锁函数会向总线发出一个硬

[并发并行]_[线程同步]_[pthread和win32的临界区(Critical Section)比较]

场景: 1.  在多线程程序里,临界区是最常见的同步访问共享资源的最简单的解决方案. 2. pthread是跨平台的线程模型,那么它和本地的线程模型的临界区编程有什么区别呢? 临界区: 临界区是指一个小代码段,在代码能够执行前,它必须独占对某些资源的访问权.这是让若干代码能够"以原子操作方式"来使用资源的一种方法. 所谓原子(atomic)操作方式,是指这段代码知道没有别的线程要访问这个资源. 说明: 1.  MacOSX,Windows有自己的线程模型, pthread可以说是跨平台

11.python并发入门(part11 进程同步锁,以及进程池,以及callback的概念)

一.关于进程锁. 其实关于进程锁没啥好讲的了,作用跟线程的互斥锁(又叫全局锁也叫同步锁)作用几乎是一样的. 都是用来给公共资源上锁,进行数据保护的. 当一个进程想去操作一个公共资源,它就可以给公共资源进程"上锁"的操作,其他进程如果也想去访问或者操作这个公共资源,那么其他的进程只能阻塞,等待刚刚的进程把锁释放,下一个进程才可以对这个公共资源进行操作. 下面是个关于进程锁的使用示范: #!/usr/local/bin/python2.7 # -*- coding:utf-8 -*- im

python并发编程(守护进程,进程锁,进程队列)

进程的其他方法 P = Process(target=f,) P.Pid 查看进程号  查看进程的名字p.name P.is_alive()  返回一个true或者False P.terminate()  给操作系统发送一个结束进程的信号 验证进程之间是空间隔离的 from multiprocessing import Process num = 100 def f1(): global num num = 3 print(num) # 结果 3 if __name__ == '__main__

python第三十七天,GIL全局解释器锁*****,线程池与进程池 同步异步,阻塞与非阻塞,异步回调

GIL全局解释器锁 1.什么是GIL 官方解释:'''In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe

linux 下同步异步,阻塞非阻塞的一些想法

同步异步 阻塞非阻塞 今天和小伙伴讨论了这个问题,网上的说法有很多种,我按照自己的思路总结一边. 一句话总结区别: 同步异步关注的是事件发生时你的行为. 阻塞非阻塞关注的是的等待事件的状态. 下面看具体的分析 同步异步 同步: 在事件发生前,你的状态是时刻关注此事件,等待此事件给你返回结果. 例子: 烧水,同步就是你时刻关注着它,一段时间后,烧水壶冒烟了,你看见了,你知道水已经烧好. 那么在这段时间内你需要一直看着它是否冒烟. 异步: 在事件发生前,你并不关心此事件,而是自己去忙自己的,事件完成

python 同步异步,并发并行,同步锁

并发:系统具有处理多个任务(动作)的能力 并行:系统具有同时处理多个任务(动作)的能力 同步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,需要等待,等待即同步 异步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,不需要等待,待数据接收成功后,再回来处理. GIL:全局解释锁:无论你有多少个线程,你有多少个CPU,Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行.(解释器层面保护进程安全) GIL的作用:同一时刻,只有一个线程被CPU在执行,造成单线程运行结果,多核用不到. 垃圾回收机制

并发&并行 同步&异步 GIL 任务 同步锁 死锁 递归锁

# 并发&并行 同步&异步 GIL 任务 同步锁 死锁 递归锁 # 并发:是指系统具有处理多个任务(动作)的能力 # 并行:是指系统具有 同时 处理多个任务(动作)的能力 # 同步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,需要等待外部数据接收完 # 异步:当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,不需要等待外部数据接收完,还可以做其它的处理 # GIL: 全局解释器锁 在python中,无论你启多少个线程,你有多少个cpu,python在执行的时候在同一时刻只请允许一个线程运行 #