多线程—GIL、线程池、异步回调

一.什么是GIL

官方解释:
'''
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple 
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly 
because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL 
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
'''

释义:
在CPython中，这个全局解释器锁，也称为GIL,是一个互斥锁,防止多个线程在同一时间执行Python字节码,这个锁是非常重要的,因为CPython的内存管理非线程安全的,很多其他的特性依赖于GIL,所以即使它影响了程序效率也无法将其直接去除

总结:
在CPython中,GIL会把线程的并行变成串行,导致效率降低

需要知道的是,解释器并不只有CPython,还有PyPy,JPython等等。GIL也仅存在与CPython中,这并不是Python这门语言的问题，而是CPython解释器的问题！

二.GIL带来的问题

首先必须明确执行一个py文件,分为三个步骤

1. 从硬盘加载Python解释器到内存
2. 从硬盘加载py文件到内存
3. 解释器解析py文件内容，交给CPU执行

其次需要明确的是每当执行一个py文件，就会立即启动一个python解释器，

当执行test.py时其内存结构如下：

GIL，叫做全局解释器锁，加到了解释器上，并且是一把互斥锁，那么这把锁对应用程序到底有什么影响？

这就需要知道解释器的作用，以及解释器与应用程序代码之间的关系

py文件中的内容本质都是字符串，只有在被解释器解释时，才具备语法意义，解释器会将py代码翻译为当前系统支持的指令交给系统执行。

当进程中仅存在一条线程时，GIL锁的存在没有不会有任何影响，但是如果进程中有多个线程时，GIL锁就开始发挥作用了。如下图：

开启子线程时，给子线程指定了一个target表示该子线程要处理的任务即要执行的代码。代码要执行则必须交由解释器，即多个线程之间就需要共享解释器，为了避免共享带来的数据竞争问题，于是就给解释器加上了互斥锁！

由于互斥锁的特性，程序串行，保证数据安全，降低执行效率，GIL将使得程序整体效率降低！

三.为什么需要GIL

GIL与GC的孽缘

在使用Python中进行编程时，程序员无需参与内存的管理工作，这是因为Python有自带的内存管理机制，简称GC。那么GC与GIL有什么关联？

要搞清楚这个问题，需先了解GC的工作原理，Python中内存管理使用的是引用计数，每个数会被加上一个整型的计数器，表示这个数据被引用的次数，当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用，成了垃圾数据。

当内存占用达到某个阈值时，GC会将其他线程挂起，然后执行垃圾清理操作，垃圾清理也是一串代码，也就需要一条线程来执行。

示例代码：

from threading import  Thread
def task():
    a = 10
    print(a)

# 开启三个子线程执行task函数
Thread(target=task).start()
Thread(target=task).start()
Thread(target=task).start()

上述代码内存结构如下：

通过上图可以看出，GC与其他线程都在竞争解释器的执行权，而CPU何时切换，以及切换到哪个线程都是无法预支的，这样一来就造成了竞争问题，假设线程1正在定义变量a=10，而定义变量第一步会先到到内存中申请空间把10存进去，第二步将10的内存地址与变量名a进行绑定，如果在执行完第一步后，CPU切换到了GC线程，GC线程发现10的地址引用计数为0则将其当成垃圾进行了清理，等CPU再次切换到线程1时，刚刚保存的数据10已经被清理掉了，导致无法正常定义变量。

当然其他一些涉及到内存的操作同样可能产生问题问题，为了避免GC与其他线程竞争解释器带来的问题，CPython简单粗暴的给解释器加了互斥锁，如下图所示：

有了GIL后，多个线程将不可能在同一时间使用解释器，从而保证了解释器的数据安全。

GIL的加锁与解锁时机

加锁的时机：在调用解释器时立即加锁

解锁时机：

• 当前线程遇到了IO时释放
• 当前线程执行时间超过设定值时释放

四.关于GIL的性能讨论

GIL的优点：

• 保证了CPython中的内存管理是线程安全的

GIL的缺点：

• 互斥锁的特性使得多线程无法并行

但我们并不能因此就否认Python这门语言，其原因如下:

1. GIL仅仅在CPython解释器中存在，在其他的解释器中没有，并不是Python这门语言的缺点

2. 在单核处理器下，多线程之间本来就无法真正的并行执行

3. 在多核处理下，运算效率的确是比单核处理器高，但是要知道现代应用程序多数都是基于网络的(qq,微信,爬虫,浏览器等等)，CPU的运行效率是无法决定网络速度的，而网络的速度是远远比不上处理器的运算速度，则意味着每次处理器在执行运算前都需要等待网络IO，这样一来多核优势也就没有那么明显了

   举个例子：

   任务1 从网络上下载一个网页，等待网络IO的时间为1分钟，解析网页数据花费，1秒钟

   任务2 将用户输入数据并将其转换为大写，等待用户输入时间为1分钟，转换为大写花费，1秒钟

   单核CPU下：1.开启第一个任务后进入等待。2.切换到第二个任务也进入了等待。一分钟后解析网页数据花费1秒解析完成切换到第二个任务，转换为大写花费1秒，那么总耗时为：1分+1秒+1秒 = 1分钟2秒

   多核CPU下：1.CPU1处理第一个任务等待1分钟，解析花费1秒钟。1.CPU2处理第二个任务等待1分钟，转换大写花费1秒钟。由于两个任务是并行执行的所以总的执行时间为1分钟+1秒钟 = 1分钟1秒

   可以发现，多核CPU对于总的执行时间提升只有1秒，但是这边的1秒实际上是夸张了，转换大写操作不可能需要1秒，时间非常短！

   上面的两个任务都是需要大量IO时间的，这样的任务称之为IO密集型，与之对应的是计算密集型即IO操作较少大部分都是计算任务。

   对于计算密集型任务，Python多线程的确比不上其他语言！为了解决这个弊端，Python推出了多进程技术，可以良好的利用多核处理器来完成计算密集任务。

   总结：

   1.单核下无论是IO密集还是计算密集GIL都不会产生任何影响

   2.多核下对于IO密集任务，GIL会有细微的影响，基本可以忽略

   3.Cpython中IO密集任务应该采用多线程，计算密集型应该采用多进程

另外：之所以广泛采用CPython解释器，就是因为大量的应用程序都是IO密集型的，还有另一个很重要的原因是CPython可以无缝对接各种C语言实现的库，这对于一些数学计算相关的应用程序而言非常的happy，直接就能使用各种现成的算法

性能测试

from multiprocessing import Process
from threading import  Thread
import time
# 计算密集型任务
#
# def task():
#     for i in range(100000000):
#         1+1
#
#
# if __name__ == '__main__':
#     start_time = time.time()
#
#     ps = []
#     for i in range(5):
#         p = Process(target=task)
#         # p = Thread(target=task)
#         p.start()
#         ps.append(p)
#
#     for i in ps:i.join()
#
#     print("共耗时:",time.time()-start_time)

# 多进程胜

--------------------------------------------------------

# IO密集型任务

def task():
    for i in range(100):
        with open(r"1.死锁现象.py",encoding="utf-8") as f:
            f.read()

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()

    ps = []
    for i in range(10):
        p = Process(target=task)
        # p = Thread(target=task)
        p.start()
        ps.append(p)

    for i in ps:i.join()
    print("共耗时:",time.time()-start_time)

# 多线程胜

五.自定义的线程锁与GIL的区别

GIL保护的是解释器级别的数据安全，比如对象的引用计数，垃圾分代数据等等，具体参考垃圾回收机制详解。

对于程序中自己定义的数据则没有任何的保护效果，这一点在没有介绍GIL前我们就已经知道了，所以当程序中出现了共享自定义的数据时就要自己加锁，如下例：

from threading import Thread,Lock
import time

a = 0
def task():
    global a
    temp = a
    time.sleep(0.01) 
    a = temp + 1

t1 = Thread(target=task)
t2 = Thread(target=task)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(a)

过程分析：

1.线程1获得CPU执行权，并获取GIL锁执行代码 ，得到a的值为0后进入睡眠，释放CPU并释放GIL

2.线程2获得CPU执行权，并获取GIL锁执行代码 ，得到a的值为0后进入睡眠，释放CPU并释放GIL

3.线程1睡醒后获得CPU执行权，并获取GIL执行代码 ，将temp的值0+1后赋给a，执行完毕释放CPU并释放GIL

4.线程2睡醒后获得CPU执行权，并获取GIL执行代码 ，将temp的值0+1后赋给a，执行完毕释放CPU并释放GIL，最后a的值也就是1

之所以出现问题是因为两个线程在并发的执行同一段代码，解决方案就是加锁！

from threading import Thread,Lock
import time

lock = Lock()
a = 0
def task():
    global a
    lock.acquire()
    temp = a
    time.sleep(0.01)
    a = temp + 1
    lock.release()

t1 = Thread(target=task)
t2 = Thread(target=task)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(a)

过程分析：

1.线程1获得CPU执行权，并获取GIL锁执行代码 ，得到a的值为0后进入睡眠，释放CPU并释放GIL，不释放lock

2.线程2获得CPU执行权，并获取GIL锁,尝试获取lock失败，无法执行，释放CPU并释放GIL

3.线程1睡醒后获得CPU执行权，并获取GIL继续执行代码 ，将temp的值0+1后赋给a，执行完毕释放CPU释放GIL，释放lock，此时a的值为1

4.线程2获得CPU执行权，获取GIL锁,尝试获取lock成功，执行代码，得到a的值为1后进入睡眠，释放CPU并释放GIL，不释放lock

5.线程2睡醒后获得CPU执行权，获取GIL继续执行代码 ，将temp的值1+1后赋给a，执行完毕释放CPU释放GIL，释放lock，此时a的值为2

六.进程池与线程池

什么是进程/线程池？

池表示一个容器，本质上就是一个存储进程或线程的列表

池子中存储线程还是进程？

如果是IO密集型任务使用线程池，如果是计算密集任务则使用进程池

为什么需要进程/线程池？

在很多情况下需要控制进程或线程的数量在一个合理的范围，例如TCP程序中，一个客户端对应一个线程，虽然线程的开销小，但肯定不能无限的开，否则系统资源迟早被耗尽，解决的办法就是控制线程的数量。

线程/进程池不仅帮我们控制线程/进程的数量，还帮我们完成了线程/进程的创建，销毁，以及任务的分配

进程池的使用：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,os

# 创建进程池,指定最大进程数为3,此时不会创建进程，不指定数量时，默认为CPU和核数
pool = ProcessPoolExecutor(3)

def task():
    time.sleep(1)
    print(os.getpid(),"working..")

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        pool.submit(task) # 提交任务时立即创建进程

    # 任务执行完成后也不会立即销毁进程
    time.sleep(2)

    for i in range(10):
        pool.submit(task) #再有新任务时 直接使用之前已经创建好的进程来执行

线程池的使用：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
from threading import current_thread,active_count
import time,os

# 创建进程池,指定最大线程数为3,此时不会创建线程，不指定数量时，默认为CPU和核数*5
pool = ThreadPoolExecutor(3)
print(active_count()) # 只有一个主线

def task():
    time.sleep(1)
    print(current_thread().name,"working..")

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        pool.submit(task) # 第一次提交任务时立即创建线程

    # 任务执行完成后也不会立即销毁
    time.sleep(2)

    for i in range(10):
        pool.submit(task) #再有新任务时 直接使用之前已经创建好的线程来执行

如果进程不结束，池子里面的进程或线程，也是一直存活的

案例：TCP中的应用

首先要明确，TCP是IO密集型，应该使用线程池

七.同步异步-阻塞非阻塞

阻塞非阻塞指的是程序的运行状态

阻塞：当程序执行过程中遇到了IO操作，在执行IO操作时，程序无法继续执行其他代码，称为阻塞！

非阻塞：程序在正常运行没有遇到IO操作，或者通过某种方式使程序即时遇到了也不会停在原地，还可以执行其他操作，以提高CPU的占用率

同步-异步 指的是提交任务的方式

同步指调用：发起任务后必须在原地等待任务执行完成，才能继续执行

异步指调用：发起任务后必须不用等待任务执行，可以立即开启执行其他操作

同步会有等待的效果但是这和阻塞是完全不同的，阻塞时程序会被剥夺CPU执行权，而同步调用则不会！

很明显异步调用效率更高，但是任务的执行结果如何获取呢？

程序中的异步调用并获取结果方式1：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import time

pool = ThreadPoolExecutor(3)
def task(i):
    time.sleep(0.01)
    print(current_thread().name,"working..")
    return i ** i

if __name__ == '__main__':
    objs = []
    for i in range(3):
        res_obj = pool.submit(task,i) # 异步方式提交任务# 会返回一个对象用于表示任务结果
        objs.append(res_obj)

# 该函数默认是阻塞的 会等待池子中所有任务执行结束后执行
pool.shutdown(wait=True)

# 从结果对象中取出执行结果
for res_obj in objs:
    print(res_obj.result())
print("over")

程序中的异步调用并获取结果方式2：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import time

pool = ThreadPoolExecutor(3)
def task(i):
    time.sleep(0.01)
    print(current_thread().name,"working..")
    return i ** i

if __name__ == '__main__':
    objs = []
    for i in range(3):
        res_obj = pool.submit(task,i) # 会返回一个对象用于表示任务结果
        print(res_obj.result()) #result是同步的一旦调用就必须等待 任务执行完成拿到结果
print("over")

八.异步回调

什么是异步回调

异步回调指的是：在发起一个异步任务的同时指定一个函数，在异步任务完成时会自动的调用这个函数

为什么需要异步回调

之前在使用线程池或进程池提交任务时，如果想要处理任务的执行结果则必须调用result函数或是shutdown函数，而它们都是是阻塞的，会等到任务执行完毕后才能继续执行，这样一来在这个等待过程中就无法执行其他任务，降低了效率，所以需要一种方案，即保证解析结果的线程不用等待，又能保证数据能够及时被解析，该方案就是异步回调

异步回调的使用

先来看一个案例：

在编写爬虫程序时，通常都是两个步骤：

1.从服务器下载一个网页文件

2.读取并且解析文件内容，提取有用的数据

按照以上流程可以编写一个简单的爬虫程序

要请求网页数据则需要使用到第三方的请求库requests可以通过pip或是pycharm来安装，在pycharm中点击settings->解释器->点击+号->搜索requests->安装

import requests,re,os,random,time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def get_data(url):
    print("%s 正在请求%s" % (os.getpid(),url))
    time.sleep(random.randint(1,2))
    respOnse= requests.get(url)
    print(os.getpid(),"请求成功 数据长度",len(response.content))
    #parser(response) # 3.直接调用解析方法  哪个进程请求完成就那个进程解析数据  强行使两个操作耦合到一起了
    return response

def parser(obj):
    data = obj.result()
    htm = data.content.decode("utf-8")
    ls = re.findall("href=.*?com",htm)
    print(os.getpid(),"解析成功",len(ls),"个链接")

if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor(3)
    urls = ["https://www.baidu.com",
            "https://www.sina.com",
            "https://www.python.org",
            "https://www.tmall.com",
            "https://www.mysql.com",
            "https://www.apple.com.cn"]
    # objs = []
    for url in urls:
        # res = pool.submit(get_data,url).result() # 1.同步的方式获取结果 将导致所有请求任务不能并发
        # parser(res)

        obj = pool.submit(get_data,url) # 
        obj.add_done_callback(parser) # 4.使用异步回调，保证了数据可以被及时处理，并且请求和解析解开了耦合
        # objs.append(obj)
        
    # pool.shutdown() # 2.等待所有任务执行结束在统一的解析
    # for obj in objs:
    #     res = obj.result()
    #     parser(res)
    # 1.请求任务可以并发 但是结果不能被及时解析 必须等所有请求完成才能解析
    # 2.解析任务变成了串行

总结：异步回调使用方法就是在提交任务后得到一个Futures对象，调用对象的add_done_callback来指定一个回调函数

如果把任务比喻为烧水，没有回调时就只能守着水壶等待水开，有了回调相当于换了一个会响的水壶，烧水期间可用作其他的事情，等待水开了水壶会自动发出声音，这时候再回来处理。水壶自动发出声音就是回调。

注意：

1. 使用进程池时，回调函数都是主进程中执行执行
2. 使用线程池时，回调函数的执行线程是不确定的，哪个线程空闲就交给哪个线程
3. 回调函数默认接收一个参数就是这个任务对象自己，再通过对象的result函数来获取任务的处理结果

九.线程事件Event

什么是事件

事件表示在某个时间发生了某个事情的通知信号，用于线程间协同工作。

因为不同线程之间是独立运行的状态不可预测，所以一个线程与另一个线程间的数据是不同步的，当一个线程需要利用另一个线程的状态来确定自己的下一步操作时，就必须保持线程间数据的同步，Event就可以实现线程间同步

Event介绍

Event象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。在 初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假。如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真。一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程。如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象,那么它将忽略这个事件, 继续执行

可用方法：

event.isSet()：返回event的状态值；
event.wait()：将阻塞线程；知道event的状态为True
event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；
event.clear()：恢复event的状态值为False。

使用案例：

# 在链接mysql服务器前必须保证mysql已经启动，而启动需要花费一些时间，所以客户端不能立即发起链接 需要等待msyql启动完成后立即发起链接
from threading import Event,Thread
import time

boot = False
def start():
    global boot
    print("正正在启动服务器.....")
    time.sleep(5)
    print("服务器启动完成!")
    boot = True
    
def connect():
    while True:
        if boot:
            print("链接成功")
            break
        else:
            print("链接失败")
        time.sleep(1)

Thread(target=start).start()
Thread(target=connect).start()
Thread(target=connect).start()

使用Event改造后：

from threading import Event,Thread
import time

e = Event()
def start():
    global boot
    print("正正在启动服务器.....")
    time.sleep(3)
    print("服务器启动完成!")
    e.set()

def connect():
    e.wait()
    print("链接成功")
    
Thread(target=start).start()
Thread(target=connect).start()
Thread(target=connect).start()

增加需求，每次尝试链接等待1秒，尝试次数为3次

from threading import Event,Thread
import time

e = Event()
def start():
    global boot
    print("正正在启动服务器.....")
    time.sleep(5)
    print("服务器启动完成!")
    e.set()

def connect():
    for i in range(1,4):
        print("第%s次尝试链接" % i)
        e.wait(1)
        if e.isSet():
            print("链接成功")
            break
        else:
            print("第%s次链接失败" % i)
    else:
        print("服务器未启动!")

Thread(target=start).start()
Thread(target=connect).start()
# Thread(target=connect).start()