标签：解释 直接 简单 reading tps 利用 串行 mon 产生
1、概念
从计算机硬件角度：
计算机的核心是CPU，承担了所有的计算任务。一个CPU，在一个时间切片里只能运行一个程序。
1.1 进程
进程：是CPU对程序的一次执行过程、一次执行任务。各个进程有自己的内存空间、数据栈等。操作系统分配内存的基本单位（打开、执行、保存...）
1.2 线程
线程：是进程中执行运算的最小单位，是进程中的一个实体。（打开、执行、保存...）
一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。
操作系统分配CPU的基本单位
1.3 协程
协程：比线程更小的执行单元，又称微线程，在单线程上执行多个任务，自带CPU上下文
用函数切换，开销极小。不通过操作系统调度，
没有进程、线程的切换开销。(gevent，monkey.patchall)
举例
我们假设把一个进程比作我们实际生活中的一个拉面馆，负责保持拉面馆运行的服务员就是线程，每个餐桌代表要完成的任务。
当我们用多线程完成任务时，模式是这样的：每来一桌的客人，就在那张桌子上安排一个服务员，即有多少桌客人就得对应多少个服务员；
而当我们用协程来完成任务时，模式却有所不同了： 就安排一个服务员，来吃饭得有一个点餐和等菜的过程，当A在点菜，就去B服务，B叫了菜在等待，我就去C，当C也在等菜并且A点菜点完了，赶紧到A来服务… …依次类推。
从上面的例子可以看出，想要使用协程，那么我们的任务必须有等待。当我们要完成的任务有耗时任务，属于IO密集型任务时，我们使用协程来执行任务会节省很多的资源(一个服务员和多个服务员的区别，并且可以极大的利用到系统的资源。
1.4 线程安全
多线程环境中，共享数据同一时间只能有一个线程来操作。
1.5 原子操作
原子操作就是不会因为进程并发或者线程并发而导致被中断的操作。
1.6 并行和并发
串行：单个CPU核心，按顺序执行
并行：多个CPU核心，不同的程序就分配给不同的CPU来运行。可以让多个程序同时执行。(多进程)
并发：单个CPU核心，在一个时间切片里一次只能运行一个程序，如果需要运行多个程序，则串行执行，遇到IO阻塞就切换，即计算机在逻辑上能处理多任务的能力。(多进程，多线程)
1.7 多进程/多线程
表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。
进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。
线程：一个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的内存空间，通讯效率高，切换开销小。共享意味着竞争，导致数据不安全，为了保护内存空间的数据安全，引入"互斥锁"，“递归锁”，“升序锁”等。
Python的多线程：
GIL：Global Interpreter Lock， 全局解释器锁，线程的执行权限，在Python的进程里只有一个GIL。
一个线程需要执行任务，必须获取GIL。
好处：直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。
坏处：Python的多线程不是真正多线程，不能充分利用多核CPU的资源。
但是，在I/O阻塞的时候，解释器会释放GIL。
同步，异步，阻塞，非阻塞
异步，异步本质上是单线程的，因为 IO 操作在很多时候会存在阻塞，异步就是在这种阻塞的时候，通过控制权的交换来实现多任务的。即异步本质上是运行过程中的控制权的交换。最典型的例子就是生产者消费者模型。
同步，即程序协同进行，遇到阻塞就等待，直到任务完成为止。
多进程：密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。 multiprocessing
缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。
多线程：密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。
threading.Thread、multiprocessing.dummy
缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。
协程：又称微线程（一种用户态的轻量级线程），在单线程上执行多个任务，用函数切换，由程序自身控制，开销极小。
不通过操作系统调度，没有进程、线程的切换开销。
每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置，不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），遇到IO操作自动切换到其它协程。
greenlet， gevent，monkey.patchall，yield，async
多线程请求返回是无序的，哪个线程有数据返回就处理哪个线程，而协程返回的数据是有序的。
因为协程是一个线程执行，所以想要利用多核CPU，最简单的方法是多进程+协程，这样既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率。
缺陷：单线程执行，处理密集CPU和本地磁盘IO的时候，性能较低。处理网络I/O性能还是比较高.
Python的GIL只能保证原子操作的线程安全，因此在多线程编程时我们需要通过加锁来保证线程安全。
最简单的锁是互斥锁（同步锁），互斥锁是用来解决IO密集型场景产生的计算错误，即目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据。
递归锁：就是在一个大锁中再包含子锁
升序锁：两个线程想获取到的锁，都被对方线程拿到了，那么我们只需要保证在这两个线程中，获取锁的顺序保持一致就可以了。举个例子，我们有线程thread_a, thread_b, 锁lock_1, lock_2。只要我们规定好了锁的使用顺序，比如先用lock_1，再用lock_2，当线程thread_a获得lock_1时，其他线程如thread_b就无法获得lock_1这个锁，也就无法进行下一步操作（获得lock_2这个锁），也就不会导致互相等待导致的死锁。简言之，解决死锁问题的一种方案是为程序中的每一个锁分配一个唯一的id，然后只允许按照升序规则来使用多个锁，这个规则使用上下文管理器 是非常容易实现的。
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