百万年薪python之路 -- 并发编程之 多进程二

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1. 僵尸进程和孤儿进程

基于unix的环境(linux,macOS)

• 主进程需要等待子进程结束之后,主进程才结束

  主进程时刻检测子进程的运行状态,当子进程结束之后,一段时间之内,将子进程进行回收.

• 为什么主进程不在子进程结束后马上对其回收呢?

  • 主进程与子进程是异步关系,主进程无法马上捕获子进程什么时候结束
  • 如果子进程结束之后马上在内存中释放资源,主进程就没有办法检测子进程的状态.

• Unix针对于上面的问题提供了一个机制

  • 所有的子进程结束之后,立马会释放掉文件的操作链接和内存的大部分数据,但是会保留一些内容: 进程号,结束时间,运行状态,等待主进程检测和回收.

• 僵尸进程: 在父进程生命周期之内,所有的子进程结束之后,被主进程回收之前,都会进入僵尸进程状态

• 僵尸进程有无危害???

  • 如果父进程不对僵尸进程进行回收(wait/waitpid),产生大量的僵尸进程,这样就会占用内容,占用进程pid号

• 孤儿进程

  • 父进程由于某种原因结束了,但是子进程还在运行中,这样这些进程就变成了孤儿进程. 当父进程结束了,init进程接管后就变成了孤儿进程的父进程,所有的孤儿进程都会被init进程(进程号为1)回收.

• 僵尸进程如何解决???

  • 父进程产生了大量子进程,但是不回收,这样就会形成大量的僵尸进程,解决方式就是直接杀死父进程,将所有的僵尸进程变成孤儿进程,由init进行回收.

2. 互斥锁(保证数据安全, 自己加锁容易出现死锁.)

(以下进程是一个统称概念,可以指进程或线程)

互斥锁: 指散布在不同进程之间的若干程序片断，当某个进程运行其中一个程序片段时，其它进程就不能运行它们之中的任一程序片段，只能等到该进程运行完这个程序片段后才可以运行的一种类似于"锁"的机制

互斥锁的作用:就是在保证子进程串行的同时,也保证了子进程执行顺序的随机性,以及数据的安全性

假设有三个同事,同时用于一个打印机打印内容

# 三个进程模拟三个同事,输出平台模拟打印机
# 版本一
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import random
import os


def task():
    print(f"{os.getpid()}开始打印了")
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print(f"{os.getpid()}打印结束了")


if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task)
    p2 = Process(target=task)
    p3 = Process(target=task)
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    
    
# 结果是打印混乱    
# 现在是所有的进程都并发的抢占打印机,
# 并发是以效率优先的,但是目前我们的需求: 顺序优先.
# 多个进程共强一个资源时, 要保证顺序优先: 串行,一个一个来.

# 版本二
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import random
import os


def task():
    print(f"{os.getpid()}开始打印了")
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print(f"{os.getpid()}打印结束了")


if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task)
    p2 = Process(target=task)
    p3 = Process(target=task)
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p1.join()
    p3.start()
    p3.join()
    
# 我们利用join 解决串行的问题,保证了顺序优先,但是这个谁先谁后是固定的.
# 这样不合理. 你在争抢同一个资源的时候,应该是先到先得,保证公平.

# 版本三
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import random
import os


def task(p,lock):
    '''
    一把锁不能连续锁两次
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    lock.release()
    lock.release()
    '''
    lock.acquire()
    print(f"{p}开始打印了")
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print(f"{p}打印结束了")
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    p1 = Process(target=task,args=("p1",lock))
    p2 = Process(target=task,args=("p2",lock))
    p3 = Process(target=task,args=("p3",lock))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

lock和join的区别.

共同点: 都可以把并发变成串行,保证了顺序.

不同点: join人为的设定顺序,lock让其争抢顺序,保证了公平性.

3. 进程之间的通信

进程在内存级别是隔离的,但是文件在磁盘上.

1. 基于文件通信.

# 抢票系统.
# 1. 先可以查票.查询余票数.  并发
# 2. 进行购买,向服务端发送请求,服务端接收请求,在后端将票数-1,返回到前端. 串行.
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import json
import time
import random
import os

def search():
    time.sleep(random.randint(1,3))     # 模仿网络延迟(查询环节)
    with open("db",encoding="utf-8") as f:
        dic = json.load(f)
        print(f"{os.getpid()} 查看了票数,剩余{dic['count']}")

def paid():
    with open("db","r",encoding="utf-8") as f:
        dic = json.load(f)
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(购买环节)
        with open("db","w",encoding="utf-8") as f:
            json.dump(dic,f)
        print(f"{os.getpid()} 购买成功!")

def task(lock):
    search()
    paid()

if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=task,args=(mutex,))
        p.start()

# 当多个进程共抢一个数据时,如果要保证数据的安全,必须要串行.
# 要想让购买环节进行串行,我们必须要加锁处理.
# 抢票系统.
# 1. 先可以查票.查询余票数.  并发
# 2. 进行购买,向服务端发送请求,服务端接收请求,在后端将票数-1,返回到前端. 串行.
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import json
import time
import random
import os
def search():
    time.sleep(random.randint(1,3))     # 模仿网络延迟(查询环节)
    with open("db",encoding="utf-8") as f:
        dic = json.load(f)
        print(f"{os.getpid()} 查看了票数,剩余{dic['count']}")

def paid():
    with open("db","r",encoding="utf-8") as f:
        dic = json.load(f)
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(购买环节)
        with open("db","w",encoding="utf-8") as f:
            json.dump(dic,f)
        print(f"{os.getpid()} 购买成功!")
def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    paid()
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=task,args=(mutex,))
        p.start()          
# 当很多进程共强一个资源(数据)时, 你要保证顺序(数据的安全),一定要串行.
# 互斥锁: 可以公平性的保证顺序以及数据的安全.

# 基于文件的进程之间的通信:
    # 效率低.
    # 自己加锁麻烦而且很容易出现死锁.

2. 基于队列通信. (真正会用到)

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC）(inter-Process Communication)，multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的

创建队列的类(底层就是以管道和绑定的方式实现):

Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

参数介绍

maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制

方法介绍:

主要方法:

1 q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
2 q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.
3  
4 q.get_nowait():同q.get(False)
5 q.put_nowait():同q.put(False)
6 
7 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
8 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
9 q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

其他方法(了解):

1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞
2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。
3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为

应用:

from multiprocessing import Process
import time
q = Queue(3)

q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
print(q.full()) # 满了

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty()) # 空了

q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)    # 在这阻塞住了,下面的方法不会执行
q.get(3)

3. 基于管道的通信

介绍:

#创建管道的类：
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道
#参数介绍：
dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。
#主要方法：
    conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
    conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
 #其他方法：
conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
 
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    
 
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def consumer(p,name):
    left,right=p
    left.close()
    while True:
        try:
            baozi=right.recv()
            print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
        except EOFError:
            right.close()
            break
def producer(seq,p):
    left,right=p
    right.close()
    for i in seq:
        left.send(i)
        # time.sleep(1)
    else:
        left.close()
if __name__ == '__main__':
    left,right=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((left,right),'c1'))
    c1.start()


    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(left,right))

    right.close()
    left.close()

    c1.join()
    print('主进程')

基于管道实现进程间通信（与队列的方式是类似的，队列就是管道加锁实现的）

但是，管道是有问题的，管道会造成数据的不安全，官方给予的解释是管道有可能会造成数据损坏。

百万年薪python之路 -- 并发编程之 多进程二

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