Python学习（十）—— 进程和线程

左手的ㄟ右手 2022-02-21 04:58 165阅读 0赞

### 一、多进程 ###

1.进程的概念：

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。

2.创建子进程

在不同的操作系统中，Python创建子进程的函数有所不同：

（1）Unix/Linux/Mac系统：os.fork()函数

import os
    
    print('Process (%s) start...' % os.getpid())
    # Only works on Unix/Linux/Mac:
    pid = os.fork()
    if pid == 0:
        print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
    else:
        print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

运行结果如下：

Process (876) start...
    I (876) just created a child process (877).
    I am child process (877) and my parent is 876.

（2）跨平台：multiprocessing模块

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

from multiprocessing import Process
    import os
    
    # 子进程要执行的代码
    def run_proc(name):
        print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    
    if __name__ == '__main__':
        print('Parent process %s.' % os.getpid())
        p = Process(target=run_proc, args=('test',))
        p.start()
        p.join()
        print('Child process end.')

执行结果如下：

Parent process 928.
    Process will start.
    Run child process test (929)...
    Process end.

### 二、多线程 ###

1.线程的概念：

有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。

2.启动一个线程：

Python的标准库提供了两个模块：低级模块\_thread和高级模块threading，threading模块对\_thread模块进行了封装。绝大多数情况下，我们只使用threading这个模块。

启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：

import time, threading
    
    # 新线程执行的代码:
    def loop():
        print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
        n = 0
        while n < 5:
            n = n + 1
            print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
            time.sleep(1)
        print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
    
    print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
    t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
    t.start()
    t.join()
    print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新线程，Python的threading模块有个current\_thread()函数，它永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定，我们用LoopThread命名子线程。名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2......

3.Lock

多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。

来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了：

import time, threading
    
    # 假定这是你的银行存款:
    balance = 0
    
    def change_it(n):
        # 先存后取，结果应该为0:
        global balance
        balance = balance + n
        balance = balance - n
    
    def run_thread(n):
        for i in range(100000):
            change_it(n)
    
    t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(balance)

我们定义了一个共享变量`balance`，初始值为`0`，并且启动两个线程，先存后取，理论上结果应该为`0`，但是，由于线程的调度是由操作系统决定的，当t1、t2交替执行时，只要循环次数足够多，`balance`的结果就不一定是`0`了。

原因是因为高级语言的一条语句在CPU执行时是若干条语句，即使一个简单的计算：

balance = balance + n

也分两步：

1.  1.计算`balance + n`，存入临时变量中；
2.  2.将临时变量的值赋给`balance`。

也就是可以看成：

x = balance + n
    balance = x

由于x是局部变量，两个线程各自都有自己的x，当代码正常执行时：

初始值 balance = 0
    
    t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5
    t1: balance = x1     # balance = 5
    t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0
    t1: balance = x1     # balance = 0
    
    t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8
    t2: balance = x2     # balance = 8
    t2: x2 = balance - 8 # x2 = 8 - 8 = 0
    t2: balance = x2     # balance = 0
    
    结果 balance = 0

但是t1和t2是交替运行的，如果操作系统以下面的顺序执行t1、t2：

初始值 balance = 0
    
    t1: x1 = balance + 5  # x1 = 0 + 5 = 5
    
    t2: x2 = balance + 8  # x2 = 0 + 8 = 8
    t2: balance = x2      # balance = 8
    
    t1: balance = x1      # balance = 5
    t1: x1 = balance - 5  # x1 = 5 - 5 = 0
    t1: balance = x1      # balance = 0
    
    t2: x2 = balance - 8  # x2 = 0 - 8 = -8
    t2: balance = x2   # balance = -8
    
    结果 balance = -8

究其原因，是因为修改`balance`需要多条语句，而执行这几条语句时，线程可能中断，从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。

两个线程同时一存一取，就可能导致余额不对，你肯定不希望你的银行存款莫名其妙地变成了负数，所以，我们必须确保一个线程在修改`balance`的时候，别的线程一定不能改。

如果我们要确保`balance`计算正确，就要给`change_it()`上一把锁，当某个线程开始执行`change_it()`时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行`change_it()`，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。创建一个锁就是通过`threading.Lock()`来实现：

balance = 0
    lock = threading.Lock()
    
    def run_thread(n):
        for i in range(100000):
            # 先要获取锁:
            lock.acquire()
            try:
                # 放心地改吧:
                change_it(n)
            finally:
                # 改完了一定要释放锁:
                lock.release()

当多个线程同时执行`lock.acquire()`时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止。

获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我们用`try...finally`来确保锁一定会被释放。

锁的好处就是确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行，坏处当然也很多，首先是阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了。其次，由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁，导致多个线程全部挂起，既不能执行，也无法结束，只能靠操作系统强制终止。

4.多核CPU

Python不可以利用多线程有效利用多核。原因如下：

因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。

不过，也不用过于担心，Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

### 三、ThreadLocal ###

在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

但是局部变量也有问题，就是在函数调用的时候，传递起来很麻烦：

def process_student(name):
        std = Student(name)
        # std是局部变量，但是每个函数都要用它，因此必须传进去：
        do_task_1(std)
        do_task_2(std)
    
    def do_task_1(std):
        do_subtask_1(std)
        do_subtask_2(std)
    
    def do_task_2(std):
        do_subtask_2(std)
        do_subtask_2(std)

每个函数一层一层调用都这么传参数那还得了？用全局变量？也不行，因为每个线程处理不同的`Student`对象，不能共享。

如果用一个全局`dict`存放所有的`Student`对象，然后以`thread`自身作为`key`获得线程对应的`Student`对象如何？

global_dict = {}
    
    def std_thread(name):
        std = Student(name)
        # 把std放到全局变量global_dict中：
        global_dict[threading.current_thread()] = std
        do_task_1()
        do_task_2()
    
    def do_task_1():
        # 不传入std，而是根据当前线程查找：
        std = global_dict[threading.current_thread()]
        ...
    
    def do_task_2():
        # 任何函数都可以查找出当前线程的std变量：
        std = global_dict[threading.current_thread()]
        ...

这种方式理论上是可行的，它最大的优点是消除了`std`对象在每层函数中的传递问题，但是，每个函数获取`std`的代码有点丑。

有没有更简单的方式？

`ThreadLocal`应运而生，不用查找`dict`，`ThreadLocal`帮你自动做这件事：

import threading
    
    # 创建全局ThreadLocal对象:
    local_school = threading.local()
    
    def process_student():
        # 获取当前线程关联的student:
        std = local_school.student
        print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))
    
    def process_thread(name):
        # 绑定ThreadLocal的student:
        local_school.student = name
        process_student()
    
    t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Alice',), name='Thread-A')
    t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

执行结果：

Hello, Alice (in Thread-A)
    Hello, Bob (in Thread-B)

全局变量`local_school`就是一个`ThreadLocal`对象，每个`Thread`对它都可以读写`student`属性，但互不影响。你可以把`local_school`看成全局变量，但每个属性如`local_school.student`都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，`ThreadLocal`内部会处理。

可以理解为全局变量`local_school`是一个`dict`，不但可以用`local_school.student`，还可以绑定其他变量，如`local_school.teacher`等等。

`ThreadLocal`最常用的地方就是为每个线程绑定一个数据库连接，HTTP请求，用户身份信息等，这样一个线程的所有调用到的处理函数都可以非常方便地访问这些资源。

### 四、进程 vs 线程 ###

我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。

首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。

如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。

如果用多线程实现Master-Worker，主线程就是Master，其他线程就是Worker。

多进程模式最大的优点就是稳定性高，因为一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程。（当然主进程挂了所有进程就全挂了，但是Master进程只负责分配任务，挂掉的概率低）著名的Apache最早就是采用多进程模式。

多进程模式的缺点是创建进程的代价大，在Unix/Linux系统下，用`fork`调用还行，在Windows下创建进程开销巨大。另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。

多线程模式通常比多进程快一点，但是也快不到哪去，而且，多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃，因为所有线程共享进程的内存。在Windows上，如果一个线程执行的代码出了问题，你经常可以看到这样的提示：“该程序执行了非法操作，即将关闭”，其实往往是某个线程出了问题，但是操作系统会强制结束整个进程。

在Windows下，多线程的效率比多进程要高，所以微软的IIS服务器默认采用多线程模式。由于多线程存在稳定性的问题，IIS的稳定性就不如Apache。为了缓解这个问题，IIS和Apache现在又有多进程+多线程的混合模式，真是把问题越搞越复杂。

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**1.线程切换**

无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？

我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。

如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型，或者批处理任务模型。

假设你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以幼儿园小朋友的眼光来看，你就正在同时写5科作业。

但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上的语文书本、钢笔（这叫保存现场），然后，打开数学课本、找出圆规直尺（这叫准备新环境），才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。

所以，多任务一旦多到一个限度，就会消耗掉系统所有的资源，结果效率急剧下降，所有任务都做不好。

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**2.计算密集型 vs. IO密集型**

是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。

IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。

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**3.异步IO**

考虑到CPU和IO之间巨大的速度差异，一个任务在执行的过程中大部分时间都在等待IO操作，单进程单线程模型会导致别的任务无法并行执行，因此，我们才需要多进程模型或者多线程模型来支持多任务并发执行。

现代操作系统对IO操作已经做了巨大的改进，最大的特点就是支持异步IO。如果充分利用操作系统提供的异步IO支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型，Nginx就是支持异步IO的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。由于系统总的进程数量十分有限，因此操作系统调度非常高效。用异步IO编程模型来实现多任务是一个主要的趋势。

对应到Python语言，单线程的异步编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。我们会在后面讨论如何编写协程。

### 五、分布式进程 ###

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的`multiprocessing`模块不但支持多进程，其中`managers`子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于`managers`模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

举个例子：如果我们已经有一个通过`Queue`通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

原有的`Queue`可以继续使用，但是，通过`managers`模块把`Queue`通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问`Queue`了。

我们先看服务进程，服务进程负责启动`Queue`，把`Queue`注册到网络上，然后往`Queue`里面写入任务：

# task_master.py
    
    import random, time, queue
    from multiprocessing.managers import BaseManager
    
    # 发送任务的队列:
    task_queue = queue.Queue()
    # 接收结果的队列:
    result_queue = queue.Queue()
    
    # 从BaseManager继承的QueueManager:
    class QueueManager(BaseManager):
        pass
    
    # 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
    QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
    QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)
    # 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
    manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc')
    # 启动Queue:
    manager.start()
    # 获得通过网络访问的Queue对象:
    task = manager.get_task_queue()
    result = manager.get_result_queue()
    # 放几个任务进去:
    for i in range(10):
        n = random.randint(0, 10000)
        print('Put task %d...' % n)
        task.put(n)
    # 从result队列读取结果:
    print('Try get results...')
    for i in range(10):
        r = result.get(timeout=10)
        print('Result: %s' % r)
    # 关闭:
    manager.shutdown()
    print('master exit.')

请注意，当我们在一台机器上写多进程程序时，创建的`Queue`可以直接拿来用，但是，在分布式多进程环境下，添加任务到`Queue`不可以直接对原始的`task_queue`进行操作，那样就绕过了`QueueManager`的封装，必须通过`manager.get_task_queue()`获得的`Queue`接口添加。

然后，在另一台机器上启动任务进程（本机上启动也可以）：

# task_worker.py
    
    import time, sys, queue
    from multiprocessing.managers import BaseManager
    
    # 创建类似的QueueManager:
    class QueueManager(BaseManager):
        pass
    
    # 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:
    QueueManager.register('get_task_queue')
    QueueManager.register('get_result_queue')
    
    # 连接到服务器，也就是运行task_master.py的机器:
    server_addr = '127.0.0.1'
    print('Connect to server %s...' % server_addr)
    # 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致:
    m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc')
    # 从网络连接:
    m.connect()
    # 获取Queue的对象:
    task = m.get_task_queue()
    result = m.get_result_queue()
    # 从task队列取任务,并把结果写入result队列:
    for i in range(10):
        try:
            n = task.get(timeout=1)
            print('run task %d * %d...' % (n, n))
            r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)
            time.sleep(1)
            result.put(r)
        except Queue.Empty:
            print('task queue is empty.')
    # 处理结束:
    print('worker exit.')

任务进程要通过网络连接到服务进程，所以要指定服务进程的IP。

现在，可以试试分布式进程的工作效果了。先启动`task_master.py`服务进程：

$ python3 task_master.py 
    Put task 3411...
    Put task 1605...
    Put task 1398...
    Put task 4729...
    Put task 5300...
    Put task 7471...
    Put task 68...
    Put task 4219...
    Put task 339...
    Put task 7866...
    Try get results...

`task_master.py`进程发送完任务后，开始等待`result`队列的结果。现在启动`task_worker.py`进程：

$ python3 task_worker.py
    Connect to server 127.0.0.1...
    run task 3411 * 3411...
    run task 1605 * 1605...
    run task 1398 * 1398...
    run task 4729 * 4729...
    run task 5300 * 5300...
    run task 7471 * 7471...
    run task 68 * 68...
    run task 4219 * 4219...
    run task 339 * 339...
    run task 7866 * 7866...
    worker exit.

`task_worker.py`进程结束，在`task_master.py`进程中会继续打印出结果：

Result: 3411 * 3411 = 11634921
    Result: 1605 * 1605 = 2576025
    Result: 1398 * 1398 = 1954404
    Result: 4729 * 4729 = 22363441
    Result: 5300 * 5300 = 28090000
    Result: 7471 * 7471 = 55815841
    Result: 68 * 68 = 4624
    Result: 4219 * 4219 = 17799961
    Result: 339 * 339 = 114921
    Result: 7866 * 7866 = 61873956

这个简单的Master/Worker模型有什么用？其实这就是一个简单但真正的分布式计算，把代码稍加改造，启动多个worker，就可以把任务分布到几台甚至几十台机器上，比如把计算`n*n`的代码换成发送邮件，就实现了邮件队列的异步发送。

Queue对象存储在哪？注意到`task_worker.py`中根本没有创建Queue的代码，所以，Queue对象存储在`task_master.py`进程中：

│
    ┌─────────────────────────────────────────┐     ┌──────────────────────────────────────┐
    │task_master.py                           │  │  │task_worker.py                        │
    │                                         │     │                                      │
    │  task = manager.get_task_queue()        │  │  │  task = manager.get_task_queue()     │
    │  result = manager.get_result_queue()    │     │  result = manager.get_result_queue() │
    │              │                          │  │  │              │                       │
    │              │                          │     │              │                       │
    │              ▼                          │  │  │              │                       │
    │  ┌─────────────────────────────────┐    │     │              │                       │
    │  │QueueManager                     │    │  │  │              │                       │
    │  │ ┌────────────┐ ┌──────────────┐ │    │     │              │                       │
    │  │ │ task_queue │ │ result_queue │ │<───┼──┼──┼──────────────┘                       │
    │  │ └────────────┘ └──────────────┘ │    │     │                                      │
    │  └─────────────────────────────────┘    │  │  │                                      │
    └─────────────────────────────────────────┘     └──────────────────────────────────────┘
                                                 │
    
                                              Network

而`Queue`之所以能通过网络访问，就是通过`QueueManager`实现的。由于`QueueManager`管理的不止一个`Queue`，所以，要给每个`Queue`的网络调用接口起个名字，比如`get_task_queue`。

`authkey`有什么用？这是为了保证两台机器正常通信，不被其他机器恶意干扰。如果`task_worker.py`的`authkey`和`task_master.py`的`authkey`不一致，肯定连接不上。