标签：技术 语句 增加 进程间通信 单点 更新 过滤 after 影响
sql语句需要先编译后执行，存储过程是一组为了完成特定功能的sql语句集，经编译后存储在数据库中。通过指定存储过程的名字并给定参数来执行它。
存储过程是可编程函数，在数据库中创建并保存，可以由sql语句和控制结构组成。允许控制数据的访问方式。
优点：
1、增强sql语言的功能和灵活性：可以用控制语句编写，完成复杂判断
2、标准组件式编程：一次创建多次调用
3、较快执行速度：由于预编译好的
4、减少网络流量：只传递调用语句和参数
5、作为一种安全机制来充分利用：由于预编译，只要传递调用和参数，并可以控制数据访问方式。
mysql5.0开始支持
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE myproc(OUT s int)
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO s FROM students;
END
//
DELIMITER ;
MySQL默认以”;”为分隔符，如果没有声明分割符，则编译器会把存储过程当成SQL语句进行处理，因此编译过程会报错，所以要事先用“DELIMITER //”声明当前段分隔符，让编译器把两个”//”之间的内容当做存储过程的代码，不会执行这些代码；“DELIMITER ;”的意为把分隔符还原。
参数
存储过程根据需要可能会有输入、输出、输入输出参数，如果有多个参数用”,”分割开。MySQL存储过程的参数用在存储过程的定义，共有三种参数类型,IN,OUT,INOUT:
**IN **：参数的值必须在调用存储过程时指定，在存储过程中修改该参数的值不能被返回，为默认值
OUT： 该值可在存储过程内部被改变，并可返回
INOUT：调用时指定，并且可被改变和返回
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE in_param(IN p_in int)
BEGIN
SELECT p_in;
SET p_in=2;
SELECT p_in;
END;
//
DELIMITER ;
#调用
SET @p_in=1;#设置值，使用用户变量p_in
CALL in_param(@p_in);#调用，会有返回值
SELECT @p_in;#查看值
#带OUT返回的
CREATE PROCEDURE SP_SEARCH2(IN p_name CHAR(20),OUT p_int INT)
BEGIN
IF p_name is null or p_name='' THEN
SELECT * FROM t_user;
ELSE
SELECT * FROM t_user WHERE USER_NAME LIKE p_name;
END IF;
SELECT FOUND_ROWS() INTO p_int;
END
#调用并输出结果
CALL SP_SEARCH2('林%',@p_num);
SELECT @p_num;
一种特殊的存储过程，在插入，删除或修改特定表中的数据时触发执行。
触发程序是与表有关的命名数据库对象，当表上出现特定事件时，将激活该对象
CREATE TRIGGER trigger_name trigger_time trigger_event
ON tbl_name FOR EACH ROW trigger_stmt
触发程序与命名为tbl_name的表相关。tbl_name必须引用永久性表。不能将触发程序与临时表表或视图关联起来。
trigger_time是触发程序的动作时间。它可以是BEFORE或AFTER，以指明触发程序是在激活它的语句之前或之后触发。
trigger_event指明了激活触发程序的语句的类型。trigger_event可以是下述值之一：
· INSERT：将新行插入表时激活触发程序，例如，通过INSERT、LOAD DATA和REPLACE语句。
· UPDATE：更改某一行时激活触发程序，例如，通过UPDATE语句。
· DELETE：从表中删除某一行时激活触发程序，例如，通过DELETE和REPLACE语句。
请注意，trigger_event与以表操作方式激活触发程序的SQL语句并不很类似，这点很重要。
例如，关于INSERT的BEFORE触发程序不仅能被INSERT语句激活，也能被LOAD DATA语句激活。
可能会造成混淆的例子之一是INSERT INTO .. ON DUPLICATE UPDATE …语法：BEFORE INSERT触发程序对于每一行将激活，后跟AFTER INSERT触发程序，或BEFORE UPDATE和AFTER UPDATE触发程序，具体情况取决于行上是否有重复键。
对于具有相同触发程序动作时间和事件的给定表，不能有两个触发程序。
例如，对于某一表，不能有两个BEFORE UPDATE触发程序。
但可以有1个BEFORE UPDATE触发程序和1个BEFORE INSERT触发程序，或1个BEFORE UPDATE触发程序和1个AFTER UPDATE触发程序。
trigger_stmt是当触发程序激活时执行的语句。
如果你打算执行多个语句，可使用BEGIN … END复合语句结构。这样，就能使用存储子程序中允许的相同语句。
创建一个单执行语句的触发器
首先创建一个account表，表中有两个字段，分别为：acct_num字段（定义为int类型）
amount字段（定义成浮点类型）；其次创建一个名为ins_sum的触发器，触发的条件是向数据表account插入数据之前，
对新插入的amount字段值进行求和计算
在向表account插入数据之前，计算所有新插入的account表的amount值之和，
触发器的名称为ins_num，条件是在向表插入数据之前触发。
CREATE TABLE account(acct_num INT ,amount DECIMAL(10,2));
CREATE TRIGGER ins_sum BEFORE INSERT ON account
FOR EACH ROW SET @SUM=@SUM+new.amount;
#调用
DECLARE @num INT
SET @num=0
INSERT INTO account VALUES(1,1.00),(2,2.00)
SELECT @num
创建有多个执行语句的触发器，语法如下：
DELIMITER //
CREATE TRIGGER testref BEFORE INSERT ON test1
FOR EACH ROW BEGIN
INSERT INTO test2 SET a2 = NEW.a1;
DELETE FROM test3 WHERE a3 = NEW.a1;
UPDATE test4 SET b4 = b4 + 1 WHERE a4 = NEW.a1;
END
//
DELIMITER ;
全文索引。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%”这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间。
全文索引的使用方法并不复杂：
创建ALTER TABLE table ADD INDEX FULLINDEX USING FULLTEXT(cname1[,cname2…]);
使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST (‘word’ MODE );
其中， MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。
hash索引与Btree索引区别
（1）Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使用范围查询。 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。 （2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算； （3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。 对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。 （4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。 前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。 （5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。
BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。
BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同
在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息.
而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息.
即二叉搜索树：
? 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；
? 2.所有结点存储一个关键字；
? 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；
B-Tree是一种多路搜索树（并不是二叉的）：
一棵M阶B-树(balanced tree of order m)是一棵平衡的M路搜索树。它或者是空树
? 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2；
? 2.根结点的儿子数为[2, M]；
? 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[[M/2], M]；即关键字字数的范围是[[M/2]-1,M-1]，其中[m/2]表示取大于M/2的最小整数；
? 4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）
? 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；非叶结点是由叶结点分裂而来的，所以叶结点关键字个数也满足[[m/2]-1,m-1]；
? 6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；
? 7.非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的
子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树；
? 8.所有叶子结点位于同一层；
一棵m阶B-树，或为空树，或为满足下列特性的m叉树：(m≥3)
(1)根结点只有1个，关键字字数的范围[1,m-1]，分支数量范围[2,m]；
(2)除根以外的非叶结点，每个结点包含分支数范围[[m/2],m]，即关键字字数的范围是[[m/2]-1,m-1]，其中[m/2]表示取大于m/2的最小整数；
(3)非叶结点是由叶结点分裂而来的，所以叶结点关键字个数也满足[[m/2]-1,m-1]；
(4)所有的非终端结点包含信息：(n，P0，K1，P1，K2，P2，……，Kn，Pn)，
? 其中Ki为关键字，Pi为指向子树根结点的指针，并且Pi-1所指子树中的关键字均小于Ki，而Pi所指的关键字均大于Ki（i=1，2，……，n），n+1表示B-树的阶，n表示关键字个数，即[ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1；
(5)所有叶子结点都在同一层，并且指针域为空，具有如下性质：
根据B-树定义，第一层为根有一个结点，至少两个分支，第二层至少2个结点，i≥3时，每一层至少有2乘以([m/2])的i-2次方个结点([m/2]表示取大于m/2的最小整数)。若m阶树中共有N个结点，那么可以推导出N必然满足N≥2*(([m/2])的h-1次方)-1 (h≥1)，因此若查找成功，则高度h≤1+logm/2/2，h也是磁盘访问次数(h≥1)，保证了查找算法的高效率。
B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果
命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为
空，或已经是叶子结点；
B-树的特性：
? 1.关键字集合分布在整颗树中；
? 2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
? 3.搜索有可能在非叶子结点结束；
? 4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
? 5.自动层次控制；
? 由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有M/2个儿子，确保了结点的最少
利用率。
其中，M为设定的非叶子结点最多子树个数，N为关键字总数；
? 所以B-树的性能总是等价于二分查找（与M值无关），也就没有B树平衡的问题；
? 由于M/2的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占
M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并；
B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：
? 1.其定义基本与B-树同，除了：
? 2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
? 3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树
（B-树是开区间）；
? 5.为所有叶子结点增加一个链指针；
? 6.所有关键字都在叶子结点出现；
B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；
? B+的特性：
? 1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
? 2.不可能在非叶子结点命中；
? 3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
? 4.更适合文件索引系统；
MySQL中普遍使用B+Tree做索引，但在实现上又根据聚簇索引和非聚簇索引而不同。
所谓聚簇索引，就是指主索引文件和数据文件为同一份文件，聚簇索引主要用在Innodb存储引擎中。在该索引实现方式中B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身，key为主键，如果是一般索引的话，data便会指向对应的主索引。
在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。
非聚簇索引就是指B+Tree的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别，只是主索引中的key一定得是唯一的。主要用在MyISAM存储引擎中，
非聚簇索引比聚簇索引多了一次读取数据的IO操作，所以查找性能上会差。
RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。
相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找.
（1）对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性
（2）由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。
（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。
（4）正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。
（5）至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！
MyisAM支持全文索引（FULLTEXT）、压缩索引，InnoDB不支持；
InnoDB支持事务，MyisAM不支持；
MyisAM顺序储存数据，索引叶子节点保存对应数据行地址，辅助索引与主键索引相差无几；InnoDB主键节点同时保存数据行，其他辅助索引保存的是主键索引的值；
MyisAM键值分离，索引载入内存（key_buffer_size），数据缓存依赖操作系统；InnoDB键值一起保存，索引与数据一起载入InnoDB缓冲池；MyisAM主键（唯一）索引按升序来存储存储，InnoDB则不一定
MyisAM索引的基数值（Cardinality，show index 命令可以看见）是精确的，InnoDB则是估计值。这里涉及到信息统计的知识，MyisAM统计信息是保存磁盘中，在alter表或Analyze table操作更新此信息，而InnoDB则是在表第一次打开的时候估计值保存在缓存区内；
MyisAM处理字符串索引时用增量保存的方式，如第一个索引是‘preform’，第二个是‘preformence’，则第二个保存是‘7，ance’，这个明显的好处是缩短索引，但是缺陷就是不支持倒序提取索引，必须顺序遍历获取索引。
?
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。
简单点说说内存读取，内存是由一系列的存储单元组成的，每个存储单元存储固定大小的数据，且有一个唯一地址。当需要读内存时，将地址信号放到地址总线上传给内存，内存解析信号并定位到存储单元，然后把该存储单元上的数据放到数据总线上，回传。
写内存时，系统将要写入的数据和单元地址分别放到数据总线和地址总线上，内存读取两个总线的内容，做相应的写操作。
内存存取效率，跟次数有关，先读取A数据还是后读取A数据不会影响存取效率。而磁盘存取就不一样了，磁盘I/O涉及机械操作。磁盘是由大小相同且同轴的圆形盘片组成，磁盘可以转动(各个磁盘须同时转动)。磁盘的一侧有磁头支架，磁头支架固定了一组磁头，每个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不动，磁盘转动，但磁臂可以前后动，用于读取不同磁道上的数据。磁道就是以盘片为中心划分出来的一系列同心环(如图标红那圈)。磁道又划分为一个个小段，叫扇区，是磁盘的最小存储单元。
如果一次检索需要访问4个节点，数据库系统设计者利用磁盘预读原理，把节点的大小设计为一个页，那读取一个节点只需要一次I/O操作，完成这次检索操作，最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。数据记录越小，每个节点存放的数据就越多，树的高度也就越小，I/O操作就少了，检索效率也就上去了。
非叶子节点只存key，大大滴减少了非叶子节点的大小，那么每个节点就可以存放更多的记录，树更矮了，I/O操作更少了。所以B+Tree拥有更好的性能。
进程是表示资源分配的基本单位，又是调度运行的基本单位。例如，用户运行自己的程序，系统就创建一个进程，并为它分配资源，包括各种表格、内存空间、磁盘空间、I/O设备等。然后，把该进程放人进程的就绪队列。进程调度程序选中它，为它分配CPU以及其它有关资源，该进程才真正运行。所以，进程是系统中的并发执行的单位。
在Mac、Windows NT等采用微内核结构的操作系统中，进程的功能发生了变化：它只是资源分配的单位，而不再是调度运行的单位。在微内核系统中，真正调度运行的基本单位是线程。因此，实现并发功能的单位是线程。
线程是进程中执行运算的最小单位，亦即执行处理机调度的基本单位。如果把进程理解为在逻辑上操作系统所完成的任务，那么线程表示完成该任务的许多可能的子任务之一。例如，假设用户启动了一个窗口中的数据库应用程序，操作系统就将对数据库的调用表示为一个进程。假设用户要从数据库中产生一份工资单报表，并传到一个文件中，这是一个子任务；在产生工资单报表的过程中，用户又可以输人数据库查询请求，这又是一个子任务。这样，操作系统则把每一个请求――工资单报表和新输人的数据查询表示为数据库进程中的独立的线程。线程可以在处理器上独立调度执行，这样，在多处理器环境下就允许几个线程各自在单独处理器上进行。操作系统提供线程就是为了方便而有效地实现这种并发性
引入线程的好处
（1）易于调度。
（2）提高并发性。通过线程可方便有效地实现并发性。进程可创建多个线程来执行同一程序的不同部分。
（3）开销少。创建线程比创建进程要快，所需开销很少。。
（4）利于充分发挥多处理器的功能。通过创建多线程进程（即一个进程可具有两个或更多个线程），每个线程在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并发性，使每个处理器都得到充分运行。
（1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。线程是操作系统可识别的最小执行和调度单位。
（2）资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。 同一进程中的多个线程共享代码段(代码和常量)，数据段(全局变量和静态变量)，扩展段(堆存储)。但是每个线程拥有自己的栈段，栈段又叫运行时段，用来存放所有局部变量和临时变量。
（3）处理机分给线程，即真正在处理机上运行的是线程。
（4）线程在执行过程中，需要协作同步。不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.
线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.
一个线程可以创建和撤销另一个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行.
相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。
区别：
进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。
1) 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
2) 线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。
3) 另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。
4) 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
5) 从逻辑角度来看，多线程的意义在于一个应用程序中，有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用，来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。
4.优缺点
线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。同时，线程适合于在SMP机器上运行，而进程则可以跨机器迁移。
无名管道( pipe )：管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程间使用。进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。
高级管道(popen)：将另一个程序当做一个新的进程在当前程序进程中启动，则它算是当前程序的子进程，这种方式我们成为高级管道方式。
有名管道 (named pipe) ： 有名管道也是半双工的通信方式，但是它允许无亲缘关系进程间的通信。
消息队列( message queue ) ： 消息队列是由消息的链表，存放在内核中并由消息队列标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。
信号量( semophore ) ： 信号量是一个计数器，可以用来控制多个进程对共享资源的访问。它常作为一种锁机制，防止某进程正在访问共享资源时，其他进程也访问该资源。因此，主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步手段。
信号 ( sinal ) ： 信号是一种比较复杂的通信方式，用于通知接收进程某个事件已经发生。
共享内存( shared memory ) ：共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存，这段共享内存由一个进程创建，但多个进程都可以访问。共享内存是最快的 IPC 方式，它是针对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制，如信号两，配合使用，来实现进程间的同步和通信。
套接字( socket ) ： 套接口也是一种进程间通信机制，与其他通信机制不同的是，它可用于不同机器间的进程通信。
服务端：
绑定bind
监听listen
接受accept
客户端：
连接：connect
共享内存，全局变量
管道
通过调用线程公共接口
事件类
消息队列
信号量机制
信号机制：通知接收线程某个事件已发生
锁机制：包括互斥锁、条件变量、读写锁
互斥锁提供了以排他方式防止数据结构被并发修改的方法。 读写锁允许多个线程同时读共享数据，而对写操作是互斥的。 条件变量可以以原子的方式阻塞进程，直到某个特定条件为真为止。对条件的测试是在互斥锁的保护下进行的。条件变量始终与互斥锁一起使用。
信号量机制(Semaphore)：包括无名线程信号量和命名线程信号量
信号机制(Signal)：类似进程间的信号处理
线程间的通信目的主要是用于线程同步，所以线程没有像进程通信中的用于数据交换的通信机制。
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