进程和线程是什么

进程是程序执行的最小单元，每个进程都有自己独立的内存空间，而线程是进程的一个实体，是系统调用调用的一个基本单位。

举个栗子吧：

我们启动一个app 这就创建了一个进程，这个app里可能有语音播放、搜索等功能，这些是进程里不同的线程。

注意：线程是轻量级的，他没有独立的空间地址(内存空间)，因为他是由进程创建的，寄存在进程的内存地址中。一个进程会包含多个线程(这就是我们今天说的多线程)

我们先了解一下线程的5种状态：

1、新建状态：

当一个线程被创建时就开始了它的生命周期，在启动线程之前他一直处于新建状态。

2、就绪状态：

当线程被启动时，由于还没有分配到cpu资源，该线程进入等待队列在等待另一个线程执行完(等待cpu服务)，此时线程被称为就绪状态。

3、运行状态：

当处于就绪状态的线程被调用并获得cpu资源时，此时为运行状态。

4、阻塞状态：

一个正在执行的线程在某些情况下不得已让出cpu资源时，会中止自己的执行过程，这是被称为阻塞状态。

值得注意的是：阻塞被消除后是回到就绪状态，不是运行状态。

5、死亡状态：

线程被终止、销毁、或执行完毕则进入死亡状态。不可再重新启动

阻塞状态的分类

阻塞状态又分为三种情况：等待阻塞、同步阻塞、其他阻塞

说到阻塞不得不提到一个‘锁’的概念

多线程可以运行多个任务，很大程度上提高了我们程序的工作效率，但是面临一个非常致命的问题。如果有多个线程去操作同一个列表(这个列表被称为：共享数据)，

比如线程a要列表第一个元素的值加1，这个过程可以细分为3步：

1.取出元素；

2：元素加1；

3：将最终的结果放入列表。

那如果在a线程执行到第二步加1的时候线程b突然要读取列表 那么他读取到的列表仍然是没修改之前的内容。这并不是我们想要的

所以引进了锁的概念。当某个线程需要独占共享资源时，必须先上锁，这样别的线程就无法再操作。当操作完之后一定要将锁打开，别的线程才可以操作数据。

在I/O密集型操作中，需要保持数据同步的时候需要加锁 保证资源同步。但同时因为其他线程面临阻塞，性能不可避免的会下降。

• 同步阻塞：线程请求锁定的时候进入同步阻塞，一旦获得锁又变成运行状态。
• 等待阻塞：是指等待其他线程通知的状态，线程获得条件锁定后，调用“等待”将进入这个状态，一旦其他线程发出通知，线程将进入同步状态，再次竞争条件锁定。
• 其他阻塞：指线程sleep 、join或等待io时的阻塞。

下面我们创建一个简单的多线程

python3.x中提供了两种创建线程的方式：

_thread.start_new_thread()

threading.Thread()

提高n倍效率的Python多线程

从控制台打印的结果来看 t1线程和t2线程无规律的交错打印。这正是两个线程之间抢占cpu资源的结果。

下面我们模拟多窗口出售电影票的场景来理解阻塞和锁

提高n倍效率的Python多线程

通过多次运行代码、发现控制台打印的结果有时候明明两个窗口都售出去一张票了，但余票数量相等。

更明显的是明明美团窗口显示余票已经为0了，但是另外两个窗口还是有很多剩余电影票 如下图：

提高n倍效率的Python多线程

通过分析控制台记录我们会发现，美团售票窗口一次性卖了好几百张票，糯米和淘票窗口的数据一直没有更新成最新的库存，导致明明没票了，缺还显示剩余很多。

不仅仅是售票，生活中有很多这样的例子，比如抢购火车票，银行取钱等...都会有这种数据不同步的问题。解决这一问题的办法就是前面提到的‘锁’。

简单的讲美团在卖票的过程中，将库存进行锁定，在这期间糯米和淘票票不可以在操作，只能等待美团操作完将数据更新后，然后释放锁才可以继续操作。

在threading模块中提供了一个获得线程锁的方法:

threading.Lock()

SHOW CODING!!!

提高n倍效率的Python多线程

在运行时我们发现，无论执行代码多少次，最终票数为0时，所有窗口都停止售票了。这个例子很完美的阐述了阻塞和锁在多线程中的重要性！！！

大家在开发过程中，使用多线程也要多加注意，避免不必要的错误发生

其他常用方法

1、threading.Rlock()

RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。

注意：如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire，必须调用n次的release才能真正释放所占用的琐。

2、threading.Condition()

可以把Condiftion理解为一把高级的琐，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。

threadiong.Condition在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。

Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。

Condition还提供wait方法、notify方法、notifyAll方法

(特别要注意：这些方法只有在占用琐(acquire)之后才能调用，否则将会报RuntimeError异常)

3 、threading.Semaphore和BoundedSemaphore

Semaphore：Semaphore 在内部管理着一个计数器。

调用 acquire() 会使这个计数器 -1，release() 则是+1(可以多次release()，所以计数器的值理论上可以无限).

计数器的值永远不会小于 0，当计数器到 0 时，再调用 acquire() 就会阻塞，直到其他线程来调用release()

4、join()

如果一个线程在执行过程中要调用另外一个线程，并且等到其完成以后才能接着执行

提高n倍效率的Python多线程

5、isAlive

isAlive 等价于 is_alive(self)，用于判断线程是否运行。

当线程没有调用start时，或者线程执行完毕处于死亡状态，isAlive()返回false。

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6、Daemon

Python主程序当且仅当不存在非Daemon线程存活时退出。

即:主程序等待所有非Daemon线程结束后才退出，且退出时会自动结束（很粗鲁的结束）所有Daemon线程。

7、name

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