Les différences, avantages et inconvénients des threads et processus en Python

Dans cet article, examinons ce que sont les threads et processus python. Découvrez les threads et les processus Python, ainsi que les différences, les avantages et les inconvénients des threads et des processus en Python. Nous avons introduit le multitraitement et le multithreading, qui sont les deux méthodes les plus courantes pour réaliser le multitâche. Discutons maintenant des avantages et des inconvénients des deux approches. Tout d'abord, pour réaliser le multitâche, nous concevons généralement le modèle Maître-Travailleur. Le Maître est responsable de l'attribution des tâches et le Travailleur est responsable de l'exécution des tâches. Par conséquent, dans un environnement multitâche, il y a généralement un maître et plusieurs ouvriers.

Si vous utilisez plusieurs processus pour implémenter Master-Worker, le processus principal est le Master et les autres processus sont les Workers.

Si vous utilisez le multi-threading pour implémenter Master-Worker, le thread principal est le Master et les autres threads sont les Workers.

Le plus grand avantage du mode multi-processus est sa grande stabilité, car si un sous-processus plante, cela n'affectera pas le processus principal et les autres sous-processus. (Bien sûr, si le processus maître raccroche, tous les processus raccrocheront, mais le processus maître n'est responsable que de l'allocation des tâches, et la probabilité de raccrocher est faible) Le célèbre Apache a d'abord adopté le mode multi-processus.

L'inconvénient du mode multi-processus est que le coût de création d'un processus est élevé Sous les systèmes Unix/Linux, appeler fork est acceptable, mais créer des processus sous Windows coûte cher. De plus, le nombre de processus que le système d'exploitation peut exécuter en même temps est également limité. En raison des limitations de la mémoire et du processeur, si des milliers de processus s'exécutent en même temps, le système d'exploitation aura même des problèmes de planification.

Le mode multi-thread est généralement un peu plus rapide que le multi-processus, mais pas beaucoup plus rapide. De plus, l'inconvénient fatal du mode multi-thread est que tout blocage de thread peut directement provoquer le crash de l'ensemble du processus, car. tous les threads partagent la mémoire de processus. Sous Windows, s'il y a un problème avec le code exécuté par un thread, vous pouvez souvent voir cette invite : "Le programme a effectué une opération illégale et sera bientôt fermé. En fait, il y a souvent un problème avec un certain thread." , mais le système d'exploitation forcera la fin de l'ensemble du processus.

Sous Windows, le multi-threading est plus efficace que le multi-processus, le serveur IIS de Microsoft adopte donc le mode multi-threading par défaut. En raison de problèmes de stabilité liés au multithreading, IIS n'est pas aussi stable qu'Apache. Afin d'atténuer ce problème, IIS et Apache disposent désormais d'un mode mixte multi-processus + multi-thread, ce qui rend vraiment le problème de plus en plus compliqué.

Changement de thread

Qu'il s'agisse de multi-processus ou de multi-thread, tant que le nombre est grand, l'efficacité n'augmentera certainement pas. Pourquoi ?

Utilisons une analogie. Supposons que vous vous prépariez malheureusement à l'examen d'entrée au lycée et que vous deviez faire des devoirs dans 5 matières : chinois, mathématiques, anglais, physique et chimie chaque soir.

Si vous passez d'abord 1 heure à faire des devoirs de chinois, après les avoir terminés, passez ensuite 1 heure à faire des devoirs de mathématiques, de cette façon, terminez-les tous dans l'ordre, en prenant un total de 5 heures. Cette méthode est appelée simple. -modèle de tâche ou modèle par lots Modèle de tâche de processus.

Supposons que vous envisagez de passer au modèle multitâche, vous pouvez d'abord faire du chinois pendant 1 minute, puis passer aux devoirs de mathématiques, faire 1 minute, puis passer à l'anglais, et ainsi de suite, tant que le la vitesse de commutation est assez rapide, de cette façon C'est la même chose qu'un processeur monocœur effectuant du multitâche. Du point de vue d'un enfant de maternelle, vous écrivez des devoirs pour 5 matières en même temps.

Cependant, changer de devoirs a un coût. Par exemple, lorsque vous passez du chinois aux mathématiques, vous devez d'abord ranger les livres et les stylos chinois sur la table (c'est ce qu'on appelle sauver la scène), puis ouvrir la table. manuel de mathématiques et trouvez la boussole et la règle (c'est ce qu'on appelle la préparation au nouvel environnement) avant de pouvoir commencer à faire vos devoirs de mathématiques. Le système d'exploitation est le même lors du changement de processus ou de threads. Il doit d'abord sauvegarder l'environnement d'exécution actuel (état du registre CPU, pages mémoire, etc.), puis préparer l'environnement d'exécution pour la nouvelle tâche (restaurer le dernier état du registre, changer de page mémoire, etc.) avant que l'exécution puisse commencer. Bien que ce processus de changement soit rapide, il prend également du temps. S'il y a des milliers de tâches en cours d'exécution en même temps, le système d'exploitation peut être principalement occupé à changer de tâche, ce qui laisse peu de temps pour effectuer les tâches. La situation la plus courante dans cette situation est que le disque dur émet un bip sonore, il n'y a aucune réponse lorsque vous cliquez. sur la fenêtre, et le système est dans un état d'animation suspendue.

Par conséquent, une fois que le nombre de tâches multitâches atteint une limite, toutes les ressources du système seront consommées. En conséquence, l'efficacité chutera fortement et toutes les tâches ne seront pas bien exécutées.

Intensif en calcul ou intensif en IO

La deuxième considération pour savoir s'il faut effectuer plusieurs tâches à la fois est le type de tâche. Nous pouvons diviser les tâches en tâches gourmandes en calcul et en tâches intensives en E/S.

Les tâches gourmandes en informatique se caractérisent par la nécessité d'une grande quantité de calculs et la consommation de ressources CPU, telles que le calcul de pi, le décodage haute définition de vidéos, etc., qui reposent toutes sur la puissance de calcul du CPU. Bien que ce type de tâche gourmande en calcul puisse également être réalisé en multitâche, plus il y a de tâches, plus le temps consacré au changement de tâche est long et plus l'efficacité du processeur dans l'exécution des tâches est faible. utilisation du CPU, tâches gourmandes en calcul Le nombre de tâches simultanées doit être égal au nombre de cœurs du CPU.

Les tâches gourmandes en informatique consomment principalement des ressources CPU, l'efficacité de l'exécution du code est donc cruciale. Les langages de script comme Python fonctionnent de manière très inefficace et sont totalement inadaptés aux tâches gourmandes en calcul. Pour les tâches gourmandes en calcul, il est préférable d’écrire en langage C.

Le deuxième type de tâche est gourmand en E/S. Les tâches impliquant des E/S réseau et disque sont toutes des tâches gourmandes en E/S. La caractéristique de ce type de tâche est que la consommation CPU est très faible, et la plupart du temps. de la tâche est d'attendre la fin de l'opération IO (car la vitesse des IO est beaucoup plus lente que la vitesse du processeur et de la mémoire). Pour les tâches gourmandes en E/S, plus il y a de tâches, plus l'efficacité du processeur est élevée, mais il y a une limite. Les tâches les plus courantes sont les tâches gourmandes en E/S, telles que les applications Web.

Lors de l'exécution de tâches gourmandes en E/S, 99 % du temps est consacré aux E/S et très peu de temps est consacré au processeur. Par conséquent, remplacez Python par un langage C extrêmement rapide et extrêmement lent. le langage de script ne peut pas du tout améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour les tâches gourmandes en E/S, le langage le plus approprié est celui ayant la plus grande efficacité de développement (le langage de script le moins important est le premier choix, et le langage C est le pire).

E/S asynchrones

Compte tenu de l'énorme différence de vitesse entre le CPU et les E/S, une tâche passe la plupart du temps à attendre les opérations d'E/S pendant l'exécution. Le modèle à processus unique et à thread unique en entraînera d'autres. Les tâches ne peuvent pas être exécutées en parallèle, nous avons donc besoin d'un modèle multi-processus ou d'un modèle multi-thread pour prendre en charge l'exécution simultanée de plusieurs tâches.

Les systèmes d'exploitation modernes ont apporté d'énormes améliorations aux opérations d'E/S. La plus grande fonctionnalité est qu'ils prennent en charge les E/S asynchrones. Si vous utilisez pleinement la prise en charge des E/S asynchrones fournie par le système d'exploitation, vous pouvez utiliser un modèle mono-processus à thread unique pour effectuer plusieurs tâches. Ce nouveau modèle est appelé modèle piloté par les événements. Nginx est un serveur Web qui prend en charge. IO asynchrone Il fonctionne sur un processeur monocœur L’utilisation d’un modèle à processus unique peut prendre en charge efficacement le multitâche. Sur un processeur multicœur, vous pouvez exécuter plusieurs processus (le nombre est le même que le nombre de cœurs de processeur), en tirant pleinement parti du processeur multicœur. Le nombre total de processus dans le système étant très limité, la planification du système d’exploitation est très efficace. L’utilisation du modèle de programmation IO asynchrone pour implémenter le multitâche est une tendance majeure.

Correspondant au langage Python, le modèle de programmation asynchrone monothread est appelé coroutine. Avec le support de la coroutine, des programmes multitâches efficaces peuvent être écrits sur la base d'événements.

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