为啥在python里推荐使用多进程而不是多线程

Posted 2023-03-27

监控一个信号就起一个线程与进程处理。这样的逻辑是不太合适的。所有的资源都是有限的，如果这样浪费很快会资源管理失控。

常规的做法是起一个线程池，或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。如果计算量大，则需要进程池，如果只是设备等待，比如网络数据收发，则线程也勉强够用。

信号过来后处理方法有两种，一种是实时处理，这个没有好办法，可以用“微线程”的办法做，尽量减少处理周期。另外一种是允许少量的延迟。那么通常的做法是用队列。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里。然后再由后者分配。

还有一种高效的处理方法，根据信号的值做hash，然后自动分发到不同的CPU或者是服务器。这个就算是大规模并发处理机制。

通常情况下，比如一个WEB服务器，它需要获取一个请求，然后处理响应，可以使用线程模型，或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于，取决于你的计算 机的计算 能力，内存大小，以及你的并发访问数量。

所要要启用多少个呢？假设你的一个信号的处理周期是1秒，你同时有100个信号进来，那么就需要100个线程或者是进程。 参考技术A 1、GIL是什么？
GIL的全称是Global
Interpreter
Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。
2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线程其实都只是并发，不是并行，并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。）
在Python多线程下，每个线程的执行方式：
1、获取GIL
2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3、释放GIL
可见，某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。
在Python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过
sys.setcheckinterval
来调整），进行释放。
而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。并且由于GIL锁存在，python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，python的多线程效率并不高。
那么是不是python的多线程就完全没用了呢？
在这里我们进行分类讨论：
1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等)，在这种情况下，由于计算工作多，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。