Python中的并行和并发是什么

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Python中的并行和并发是什么,第1张

并行和并发

无论是并行还是并发,在用户看来都是'同时'运行的,不管是进程还是线程,都只是一个任务而已,真是干活的是cpu,cpu来做这些任务,而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。

并发是伪并行,即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发,(并行也属于并发),简单的可以理解为快速在多个线程来回切换,感觉好像同时在做多个事情。

只有具备多个cpu才能实现并行,单核下,可以利用多道技术,多个核,每个核也都可以利用多道技术(多道技术是针对单核而言的)。  有四个核,六个任务,这样同一时间有四个任务被执行,假设分别被分配给了cpu1,cpu2,cpu3,cpu4,一旦任务1遇到I/O就被迫中断执行,此时任务5就拿到cpu1的时间片去执行,这就是单核下的多道技术 ,而一旦任务1的I/O结束了,操作系统会重新调用它(需知进程的调度、分配给哪个cpu运行,由操作系统说了算),可能被分配给四个cpu中的任意一个去执行。

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多道技术:内存中同时存入多道(多个)程序,cpu从一个进程快速切换到另外一个,使每个进程各自运行几十或几百毫秒,这样,虽然在某一个瞬间,一个cpu只能执行一个任务,但在1秒内,cpu却可以运行多个进程,这就给人产生了并行的错觉,即伪并发,以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行(多个cpu共享同一个物理内存)。

同步执行:一个进程在执行某个任务时,另外一个进程必须等待其执行完毕,才能继续执行。

异步执行:一个进程在执行某个任务时,另外一个进程无需等待其执行完毕,就可以继续执行,当有消息返回时,系统会通知后者进行处理,这样可以提高执行效率。

举个例子,打电话时就是同步通信,发短息时就是异步通信。

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某个时间段内,数据涌来,这就是并发。如果数据量很大,就是高并发

高并发的解决方法:

1、队列、缓冲区

假设只有一个窗口,陆续涌入食堂的人,排队打菜是比较好的方式

所以,排队(队列)是一种天然解决并发的办法

排队就是把人排成 队列,先进先出,解决了资源使用的问题

排成的队列,其实就是一个缓冲地带,就是 缓冲区

假设女生优先,每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭,这就是 优先队列

例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue(小顶堆实现)

2、争抢

只开一个窗口,有可能没有秩序,也就是谁挤进去就给谁打饭

挤到窗口的人占据窗口,直到打到饭菜离开

其他人继续争抢,会有一个人占据着窗口,可以视为锁定窗口,窗口就不能为其他人提供服务了。

这是一种锁机制

谁抢到资源就上锁,排他性的锁,其他人只能等候

争抢也是一种高并发解决方案,但是,这样可能不好,因为有可能有人很长时间抢不到

3、预处理

如果排长队的原因,是由于每个人打菜等候时间长,因为要吃的菜没有,需要现做,没打着饭不走开,锁定着窗口

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品,将最爱吃的80%的热门菜,提前做好,保证供应,20%的冷门菜,现做

这样大多数人,就算锁定窗口,也很快打到饭菜走了,快速释放窗口

一种提前加载用户需要的数据的思路,预处理 思想,缓存常用

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