标签：自己的 性能 进程锁 判断 async 技术 状态 服务 模式
多进程，进程queue，pipe管道，进程锁，进程池，协程，5种网络模式（阻塞io，非阻塞io，信号驱动io，io多路复用，异步io）
多进程
import multiprocessing
每个进程都会由他的父进程进行启动
windows中是pycharm
linux中是 multiprocessing
获得进程id
import os
#获取子进程id
print(os.getppid())
#获取父进程id
print(os.getpid())
输出
进程queue 数据不是共享
同一个进程中的线程 内存是共享的 用之前的线程队列传输数据
但是进程之间内存不是共享的，进程之间的数据通信就用到了
进程queue，它和线程queue不一样，它是相当于复制了一份在其他进程中。
from multiprocessing import Process, Queue
def f(qq):
#在子进程中给 进程queue添加数据
qq.put([42, None, ‘hello‘])
if __name__ == ‘__main__‘:
#在父进程中创建一个进程queue队列
q = Queue()
#创建一个进程对象，进程queue作为参数放入进去
p = Process(target=f, args=(q,))
#启动一个进程
p.start()
print(q.get())
p.join()
输出如下：
pipe管道 数据不是共享，只是复制一份
两个进程之间的通信 还可以用到管道 pipe 类似于scoket一个发一个收
manager进程数据共享
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l):
‘‘‘此方法用于被进程执行‘‘‘
d[1] = ‘1‘
d[‘2‘] = "wwwww"
l=["A","B"]
print(l,d)
if __name__ == ‘__main__‘:
#等于 manager= Manager()
with Manager() as manager:
d = manager.dict() #创建一个字典用于进程之间的数据共享
l = manager.list()#创建一个列表用于进程之间的数据共享
p_list = [] #为了循环join的列表
for i in range(10):#循环10次创建10个进程
p = Process(target=f, args=(d, l))#创建进程 把字典和列表传进去
p.start()
p_list.append(p)
for res in p_list:
res.join()
print(d)
print(l)
进程锁
进程锁存在的目的是为了 多个进程打印数据时不会乱
保证每个进程同一时间单独占一块屏幕
进程池
进程池的作用 多进程时机器开销很大 进程池保证在这段代码在同一时间
运行进程的个数，避免系统开销过大而挂掉
线程是没有线程池的，因为它的开销很小。需要可以用信号量自己写一个
协程
协程被称为微线程，是一种用户级的轻量级线程，拥有自己的寄存器上下文和栈
可以对任务不停的上下切换。并独立保存上次离开的位置，避免串行 阻塞 造成的时间浪费，从而大幅度提高效率。
效果类似于多线程，却又不同
1.在切换时
不管进程或者线程 每次阻塞 切换都需要系统调用，先让cpu跑操作系统的调用程序，然后再由调度程序判断跑那个 线程或进程
但协程是程序自身控制的，就没有了线程切换的开销。和多线程比，线程的数量越多，协程的优势就越明显。
2.线程锁（互斥锁）
协程因为只有一个线程，所以也不存在同时写变量冲突，在协程中不需要加锁，只判断状态就好，说以效率比多线程高很多。
利于cpu多核时 可以多进程+协程 充分利用了多核，又发挥了协程的高效率。
手动协程 greenlet
协程 超级自动版 gevent 最常用
封装了手动协程(greenlet)，在遇到io操作时，会自动切换到下一个方法，当下一个方法遇到io操作时，又切换回去。这就避免了因为等待io执行而造成的时间浪费。
如下图 线程正常串行遇到io就等待 总共需要3秒，而协程只需要2秒
如果协程方法需要参数，参照如下 f是方法，后边是参数
最简单的爬取网页 相当于下载
利用了协程
协程实现socekt
客户端
服务端
事件驱动型
现在的ui编程都是事件驱动型的
点击一个任务，比如打开一个文本。会把这个事件放入一个队列中去，
然后有一个线程去处理队列中的事件。这样就避免了 鼠标或者键盘引起的阻塞。
linux举例
内存空间分为
内核空间 操作系统内核运行的空间
独立于普通的应用程序 可以访问底层硬件 受保护的内存空间
用户空间
运行程序运行的空间
内核空间的内存 和 用户空间的内存不是共享的
在写scoket，发送数据时，发现程序不是立刻发送，而是等待缓存的阈值满了之后才发送。这是因为 内核空间 需要把数据拷贝到 用户空间，这些数据拷贝操作所带来的 CPU 以及内存开销是非常大的，所以才有了缓存。数据攒多了，一起发送。
一次IO访问（以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说，当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
1. 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
2. 将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)
因为以上两种方式，所以产生了以下5种网络模式
阻塞io 单线程下，只能维护一个scoket链接 等待数据和拷贝数据两个阶段都属于阻塞状态
非阻塞io 单线程下，当用户进程发出reav操作的时候，如果内核的数据没有准备好，不会阻塞，而是返回error。
信号驱动io
IO多路复用
特点：在单线程成下，可以循环维护多个scoket连接，任意一个数据准备就绪，就会返回给用户 拷贝数据于阻塞状态
io多路复用的三种模式：
select（）几乎在所有的平台都支持，默认只能维护1024个scoke t。
另外有如果有1000个连接，只有最后一个连接返回数据。那么会循环9999次，很浪费性能。
poll（）属于过度阶段
epoll（）不支持windows 支持linux
nigix 说是异步io 其实是io多路复用 epoll模式
有点 如果有1000个连接，有一个连接有数据，内核会告诉哪个连接有数据，用户直接获取即可。
异步io 不会对用户进程产生阻塞，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，内核才会给用户发送信号，告诉read操作完成了。没有任何阻塞。
异步io用的很少 有个专门的模块asyncio
标签：自己的 性能 进程锁 判断 async 技术 状态 服务 模式
原文地址：http://www.cnblogs.com/HL-blog/p/7687797.html
