35、python并发编程之多线程（理论篇）

嗯...说说这多线程吧...
一、啥是线程 线程啊，就像流水线上的一个工作单元。
一个进程（车间）里头，可以有好几个线程一起干活，但他们用同一个地址空间（共享资源）。
北京地铁1 3 号线是个线程，但所有线都共用北京地铁这个资源池。

核心就俩点：
进程是攒资源的，线程是CPU跑的。

二、为啥线程开销小 造一个进程，得申请新空间、建新流水线，挺费劲的。
但造线程？直接在老进程里加条线，不用申新空间，快多了。

关系上：
进程之间是抢资源的（比如迅雷抢网速）。

线程之间是帮忙的（迅雷里头各个线程协同干活）。

三、线程和进程到底啥区别 1 . 地址空间
线程共享进程的地址空间。

进程有自己独立的地址空间。

2 . 数据访问
线程直接用进程的数据。

进程得先抄一份父进程的数据才能用。

3 . 通信
线程之间直接说活。

进程得用IPC（进程间通信）这玩意儿。

4 . 创建和控制
新线程造得快。

新进程得抄父进程，慢。

线程能管同进程其他线程。

进程只能管自己造的子进程。

5 . 主线程影响
主线程变天了（比如取消、改优先级），同进程其他线程都得受影响。

父进程变天了，子进程照样跑。

四、为啥要用多线程 场景：多个任务得用同一块数据的时候，就得在一个进程里开多个线程。

好处： 1 . 共享地址空间：不用来回传数据。
2 . 轻量级：造线程比造进程快1 0-1 00倍。
3 . 重叠运行：计算和I/O同时干，能提速。
4 . 多核利用：多核CPU上能跑得开（但Python有GIL这坑）。

五、多线程例子 字处理软件：你打字、处理文字、自动存盘，这三个任务得操作同一份数据。
要是单线程，得等一个干完才能干下一个。
多线程就能同时干。

六、经典线程模型
共享资源：多个线程用同一个地址空间，叫轻量级进程。

运行方式：CPU在多个线程间飞快切换，跟多进程似的。

协作关系：同进程的线程能互相看内存。

堆栈：每个线程有自己那仨。

线程切换：thread库不能强制线程让CPU，得自己调thread_yield主动放弃。

问题：
子线程继承：父进程卡住了，子进程跟着卡？
资源竞争：一个线程关文件，另一个写文件就炸了。

七、POSIX线程（了解即可） IEEE搞了个标准叫Pthread，大部分UNIX系统都支持。

八、用户空间线程（了解即可）
用户级线程：切换由程序自己控制，不用内核帮忙，省事但多核用不了（比如Linux pthread）。

运行时系统：每个进程有自己调度线程，同一时间只能干一个。

九、内核空间线程（了解即可）
内核级线程：切换由内核控制，但进出内核态费劲。
能多核跑（Windows线程）。

十、用户级和内核级对比（了解即可）
内核线程：OS知道它，创建撤销靠内核，干系统调用整个进程中断。
CPU调度按线程。

用户线程：OS不知道它，调度简单，不支持线程的系统也能用，但多核只能分时。

十一、混合实现（了解即可） 用户级+内核级结合，内核调度内核线程，每个内核线程对应多个用户线程。

十二、线程小故事 线程就是进程里的协作单位，像地铁线共享地铁资源。

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java编程之多线程实战指南（设计模式篇），从基础到避坑。

说实话，聊Java多线程这事儿，我当年也是边啃书边踩坑过来的。
进程和线程这概念，说起来简单，但真遇到问题才明白区别有多大。
我有个同事当年就是，写个简单的后台任务，结果CPU飙到1 00%，后来一查，线程开了几十个没关，直接把服务器拖垮了——这就是典型的线程泄漏。

说到实现方式，继承Thread确实方便，但Java那单继承限制太头疼了。
我之前有个项目用这个，结果想同时继承另一个工具类直接崩了。
后来改用Runnable，感觉思路开阔多了。
记得那个重构的下午，咖啡喝了两杯，代码写完一测，嘿，居然跑得顺多了。
这让我明白，设计模式不是纸上谈兵，真用起来，灵活度直接体现在细节里。

保护性暂挂模式（GuardedSuspension）我印象特别深。
有次做消息队列，生产者塞得快消费者取得慢，队列空了生产者就一直卡在那儿，取慢了消费者也干等着。
用wait/notify一调，问题立解决。
不过这玩意儿用不好，线程醒过来发现条件还是不满足，可能比一直跑还耗电。
记得有回我忘了加while循环，结果系统莫名其妙变慢了，调试了半天才发现——真是细节决定成败。

两阶段终止模式（Two-PhaseTermination）我也踩过坑。
有个定时任务，想优雅停用，结果忘了加volatile修饰符。
后来重启服务器发现那线程还挂着，CPU用了一半跑不动别的。
这教训太深刻了，说真的，写代码时总得想想最极端的情况，比如用户突然杀进程、服务器突然断电这种。
我当时也没想明白为啥不加volatile就出问题，后来查资料才知道，这跟JVM的指令重排有关，太玄乎了。

线程池（ThreadPool）绝对是救星。
我之前写一个处理大量小任务的系统，没用线程池直接开线程，结果服务器内存直接爆掉。
改用FixedThreadPool一弄，性能直接翻倍。
不过这玩意儿也有坑，比如拒绝策略没设置好，任务堆积起来比啥都闹心。
记得有次系统压力太大，任务队列爆了，后台日志直接刷屏，那场面...算了，不提也罢。

说到共享数据同步，我真是吃过大亏。
有回写个计数器，多个线程同时增，结果取出来的数不对。
各种试，最后发现用synchronized锁住方法就行。
但后来学Atomic类，发现性能更好，这又让我想起，技术选型不能只看简单，得看场景。
比如在高并发下，synchronized可能让CPU干等着，而Atomic类直接用硬件级别的CAS操作，效率高多了。

死锁我碰到过一次，两个线程互相抢锁，结果系统卡死。
那真是够呛，最后只能重启。
不过这次之后我养成了习惯，锁的获取顺序固定写死，或者用tryLock加超时，死锁基本没再犯过。

监控线程状态也挺重要。
我有个项目用JConsole，每次出问题都能直接看到线程堆栈，省了多少事儿。
不过说实话，JConsole用着有点老，现在新系统多用VisualVM，界面好看多了。

说到底，多线程这东西，基础得扎实，设计得巧妙，执行得严谨。
我当年写第一个多线程程序时，以为随便开几个线程就能跑飞系统，结果发现真是得按规矩来。
现在回想起来，那些踩过的坑，都是最宝贵的经验。

编程中线程是什么意思图解

比如昨天晚上，我在用电脑写东西，旁边另一个窗口在后台下载文件，感觉电脑有点卡。
我关掉下载，我的写东西速度立马快了。
这就是线程和进程的事儿。

线程就像是电脑里同时在做几件事的小帮手，写东西是主要任务，下载是次要任务。
写东西那个帮手，它可以直接用电脑的内存和资源，不用像下载那个帮手那样每次都要去别的房间找东西，所以写东西就快多了。

我在写代码的时候，有时候会用多线程，比如在一个程序里同时检查拼写和保存进度。
检查拼写那个线程，它随时可以停下来，让保存进度的线程先跑一会儿，等保存好了，拼写那个又接着干，这样效率高。
要是用进程，每个检查和保存都得单独开个房间，来回跑着找东西，就慢了。

Java里用线程挺简单的，我写个类，然后加上run方法，再new一个对象，点start，线程就转起来了。
就像我昨天写东西，我只要开始写，它就自己转起来了，不用我管。
但是要注意，有时候写东西的时候，我可能要保存，这时候我得让写东西那个线程停一停，不然保存的时候它还在改东西，就出错了。

等等，还有个事，有时候写代码的时候，线程之间会互相看对方的数据，这时候就得小心，别一个在看，一个在改，那就乱套了。
比如我昨天写东西的时候，保存进度那个线程在改文件，写东西那个线程还在用旧的数据，结果保存完了东西乱掉了。
这就像两个人同时在看同一个本子，一个人在写，一个人在念，结果念的跟写的对不上号。
所以有时候得加个锁，让一个人用完了再让另一个人用，就像我写东西的时候，先保存，保存完了再接着写，这样就不会出错了。