3.1 concept
在Go程序中,它由轻量级线程实现,由Go运行时管理。
3.2与进程和线程的区别
1)进程有自己的独立堆栈,既不共享堆栈,也不共享堆栈。由操作系统安排。
2)线程有自己的独立堆栈和共享堆。共享堆和非共享堆由操作系统调度。
2)协同程序共享堆,但不共享堆栈。
3.3主线程与协程的关系
3.4协程轻于线程的原因
3.4.1线程的并发进程
线程是内核提供的服务。应用程序通过系统调用使内核启动线程,内核负责线程调度和切换。当线程正在等待I/O操作时,当线程变为不可命名状态时,将触发上下文切换。现代操作系统一般采用抢占式调度。上下文切换通常发生在时钟中断和系统调用返回之前。调度器计算当前线程的时间片。如果需要切换,则从队列中选择一个目标线程,保存当前线程的环境,并恢复目标线程的运行环境。最典型的方法是将ESP切换为指向目标线程内核堆堆栈,将EIP指向上次调度时目标线程的指令地址。
3.4.2协程并发进程
不依赖于操作系统及其提供的线程。golang自己实现的CSP并发模型:m,P,g
go corroutine也称为用户模式线程,在用户模式下进行corroutine之间的切换。在用户模式下,没有时钟中断、系统调用等机制,效率高。
3.5 go协程占用内存较少的原因
执行go协程只需要很少的堆栈内存(约4-5kb)。默认情况下,线程堆栈大小为1MB。
goroutine是在堆上分配的一段代码、一个函数项和一个堆栈。因此,我们可以轻松地创建数以万计的goroutine,但它们不是由操作系统调度的。
1. 线程和进程:线程属于进程。线程在进程空间中运行。同一进程生成的线程共享相同的内存空间。当一个进程退出时,该进程生成的所有线程都将被强制退出并清除。一个线程可以与属于同一进程的其他线程共享该进程所拥有的所有资源,但它基本上不拥有系统资源,在操作中只有很少的基本信息(如程序计数器、一组寄存器和堆栈)。
2. 线程、进程和协程:线程和进程的操作是由程序触发的,最后一个执行者是系统;协程的操作是程序员
协程存在的意义:对于多线程应用,CPU通过切片在线程之间切换执行,切换线程需要时间(保持状态,下次继续)。对于协同程序,只有一个线程用于指定一个线程中代码块的执行顺序。
协同程序的应用场景:当程序中存在大量不需要CPU的操作(IO)时,适合协同程序;
自从java发明的第一天起,就被定义为多线程网络编程语言。Java最大的特点不是跨平台,而是它的多线程模型(当时,C中没有线程,正如我们现在看到的,C还没有出现)。因为近二十年来软件产业的增长主要来自于网络编程。网络编程中最常见的模式是客户机/服务器(client/server,又称C/s),这种编程模式需要在服务器端同时接受客户机的请求,即具有良好的并发特性,主要依赖于多线程技术。Java的主战场是服务器端编程。因此,多线程技术对Java来说是非常重要和不可缺少的。
当我们要引入协处理时,我们要解决哪些问题。我认为这只不过是以下几点:
节省资源,重量轻,具体来说:节省内存,每个线程需要分配一段堆栈内存,内核中的一些资源,节省分配线程的开销(创建和销毁线程每次需要做一个系统调用),节省了线程切换带来的大量开销,配合NiO实现无阻塞编程,提高了系统的吞吐量,使用起来更方便。另外,async await(异步运行,但写起来感觉是同步的)我们分开来谈。
让我们从记忆开始。以javaweb编程为例,Tomcat上woker线程池的最大线程数一般配置在50到500之间(spring boot的默认值是200)。也就是说,可以同时接受的请求太多了。如果超过最大值,请求将被拒绝。如果每个线程提供128KB,则500个线程的内存消耗约为60MB。如果存在瓶颈,可能在CPU、IO、带宽、DB-CPU等方面存在瓶颈,但是对于通常为数GB的Java运行时进程来说,内存量的增加似乎不是一个大问题。
所有人都有这个痛点,但痛点不同。没有办法。程序员就是这样。项目开发是一个人负责开发部分内容模块。大项目是可以的。每个人都会发展出更多的东西。小型项目没有高并发性和多线程开发。
以前做轻应用开发的时候,我想在微信平台上开发,但是没有成功。我不得不服从公司的安排。我只能从头到尾在金蝶移动云上写轻量应用。虽然我觉得它几乎是基于某个平台,但我心里还是有一个缺口。
开发人员希望接触一些他们没有做过的事情来提高技术。然而,现实是残酷的。遇到项目时,公司有现成的技术。成熟的开发者肯定不会让不熟悉某项技术的人去开发。
作为开发者,他们只能利用业余时间学习,搭建自己的电脑虚拟环境,安装好数据库,找一些数据导入,私下探索,或者拿别人的程序模仿学习。
当程序员在工作中遇到不熟悉的技术时,他们总是同时学习和做。这是正常情况。没有别的办法了。
Python多线程不能有效,因为它有一个Gil锁,所以不能并发执行。
排除一个,留下异步进程。效率的高低取决于计算密集型任务和进程间通信的频率。
还要记住,单个进程是异步的,只有一个核心在满负荷工作,而多进程可以利用多核功能。
最后,可以混合使用多处理和异步。这种结构与go有点类似,可能是最有效的组合。
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