IBM有个家伙做了个测试，发现切换线程context的时候，windows比linux快一倍多。进出最快的锁（windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex），windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好，而且在经过实际编程之后，综合来看我觉得linux更适合做high performance server，不过在多线程这个具体的领域内，linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的，毕竟unix家族都是从多进程过来的，而 windows从头就是多线程的。
多进程和多线程主要区别是：线程是进程的子集，一个进程可能由多个线程组成。多进程的数据是分开的、共享复杂，需要用IPC，但同步简单；多线程共享进程数据、共享简单，但同步复杂。
进程是程序执行时的一个实例，即它是程序已经执行到课中程度的数据结构的汇集。从内核的观点看，进程的目的就是担当分配系统资源（CPU时间、内存等）的基本单位。
在前面的《进程和线程》一文中，我们已经对在Python中使用多进程和多线程实现并发编程进行了简明的讲解，在此我们补充几个知识点。
在原生 PHP 中并没有并发的概念，所有的操作都是串行执行的、同步阻塞的，这也是很多人诟病 PHP 性能的原因，但是不支持并发编程的好处也是显而易见的：保证了 PHP 的简单性，开发者不必考虑并发引入的线程安全，也不需要在编程时权衡是否需要通过加锁来保证某个操作的原子性，也没有线程间通信问题，鱼和熊掌不可得兼，你不可能既要上手简单又要高性能，实际上，90%以上公司的业务和场景根本对性能没有那么高的要求，传统的 Nginx + PHP-FPM 完全以胜任了，如果非要在 PHP 中实现异步和并发编程，推荐使用 Swoole 扩展来解决（实际上，Swoole 实现并发编程的协程功能正是借鉴了 Go 语言的协程实现机制）。
非常想写点关于多进程和多线程的东西，我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西，却总是求全心理作祟，始终动不了手。
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多线程的东西。我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西。却总是求全心理作祟。始终动不了手。
但如果数据量很大，比如要通过访问数百数千个url去爬取数据，单线程必须等待当前url访问完毕并且数据提取保存完成后才可以对下一个url进行操作，一次只能对一个url进行操作；
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比，以及如何提高服务性能和处理能力，这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识，其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度，但如果没准备的话容易一头雾水，这次带大家从头到尾学习一遍，学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了！
多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；
进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。 进程：经典定义是一个执行中的程序的实例。 进程与应用程序的区别：程序是一堆代码和数据的集合，可以作为目标模块存在于磁盘，或作为段存在于地址空间中。进程是程序的一次具体执行过程，它是动态地创建和消亡的，具有一定的生命周期，是暂时存在的。程序总是运行在某个进程的上下文中。
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
众所周知，nginx性能高，而nginx的高性能与其架构是分不开的。那么nginx究竟是怎么样的呢？这一节我们先来初识一下nginx框架吧。
由于计算机的CPU是单核的，所以一次只能执行一个任务。 但是现代计算机通常都有多个核心，如果只有一个进程在运行，那么其他核心就处于闲置状态。 多进程编程可以同时利用多个核心，提高程序的运行效率。
今天将向大家介绍一下SDL中的多线程的使用。通过下面对SDL 线程与锁相关的API介绍，你会发现，它与 Linux, Windows相关的API几乎是一模一样的。从这里可以推断出，其实SDL对于多线程的处理只是为大家提供了一套统一接口，并没有做其它太多的工作。
相信对于朋友们来说，锁这个东西已经非常熟悉了，在说分布式锁之前，我们来聊聊单体应用时候的本地锁，这个锁很多小伙伴都会用
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
首先关于在python中单线程，多线程，多进程对cpu的利用率实测如下： 单线程，多线程，多进程测试代码使用死循环。 1）单线程： 2）多线程： 3）多进程： 查看cpu使用效率： 开始观察分别执行时
并发 两个或者更多的任务（独立的活动）同时发生（进行）：一个程序同时执行多个独立的任务。 以往计算机，单核cpu（中央处理器）—— 某一个时刻只能执行一个任务：由操作系统调度，每秒钟进行多次所谓的“任务切换”。 并发的假象（不是真正的并发），这种切换（上下文切换）是要有时间开销的。 比如操作系统要保存你切换时的各种状态，执行进度等信息，都需要时间，一会切换回来的时候要复原这些信息。 硬件发展，出现了多处理器计算机：用于服务器和高性能计算领域。 台式机：在一块芯片上有多核（多个）cpu：双核，4核，8核
Nginx 是一个 免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理。以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。Nginx是一个Web服务器，也可以用作负载均衡器和 HTTP 缓存 。
使用线程时最不愿意遇到的情况就是多个线程竞争资源，在这种情况下为了保证资源状态的正确性，我们可能需要对资源进行加锁保护的处理，这一方面会导致程序失去并发性，另外如果多个线程竞争多个资源时，还有可能因为加锁方式的不当导致死锁。要解决多个线程竞争资源的问题，其中一个方案就是让每个线程都持有资源的副本（拷贝），这样每个线程可以操作自己所持有的资源，从而规避对资源的竞争。
2个任务花费的时间是10秒，如果要边跳边唱，其实2个任务是可以在最长的那个任务完成时全部完成的。
在多进程共享的应用程序中，通过“锁”来对同一个计算资源进行协同是非常常见的做法，无论在单机或多机的系统、数据库、文件系统中，都需要依赖“锁”机制来避免并发访问导致的不确定结果，今天我们就来讲讲文件系统中的“锁”。
在win系统下复现SPSR代码出现这种错误，查询资料发现是windows系统的问题。
高度模块化的设计是 Nginx 的架构基础。Nginx 服务器被分解为多个模块，每个模块就是一个功能模块，只负责自身的功能，模块之间严格遵循“高内聚，低耦合”的原则。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
我们在Linux信号基础中已经说明，信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式，用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量，我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中，我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来，从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中，我们经常利用管道将多个进程连接在一起，从而让各个进程协作，实现复杂的功能。 传
nginx采用多进程模型，含一个master进程和多个worker进程，worker进程数目可配置，一般与机器CPU核心数目一致，master进程主要职责是：接收外界信号，如star,stop,restart，监控worker进程状态。worker进程主要职责：负责处理客户端请求。
python中提供多进程包：multiprocessing，支持子进程，通信，共享内存，执行不同形式的同步，提供了Process、Pipi、Lock等组件
首先我们要知道进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，而线程是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
淘宝的某位大佬曾经做过测试，在一台24G内存的机器上，Nginx的最大并发连接数达到了200万。同学们听到这个结论后，是不是被Nginx的超高性能深深折服了，它内部的架构设计究竟是怎么样的呢？这篇文章就带同学们来认识一下Nginx的架构设计吧。
当多个进程或多个程序都想要修同一个文件的时候，如果不加控制，多进程或多程序将可能导致文件更新的丢失。
引言：众所周知，Nginx 服务器是一个高性能的 Web 和反向代理服务器。Nginx 在激烈的 Web 服务器竞争中依旧保持良好的发展势头，一度成为 Web 服务器市场的后期之秀，这一切跟 Ngin
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
多进程与多线程有哪些区别呢？本质的区别在于每个进程拥有自己的一整套变量，而线程则共享数据。似乎有些风险，但是共享变量使线程之间的通信比进程之间的通信更有效、更容易。在有些操作系统中，与进程相比，线程更轻量级，创建、撤销一个线程比启动新进程的开销要小的多。
原文链接：https://my.oschina.net/u/3770281/blog/1802493
引言：众所周知，Nginx 服务器是一个高性能的 Web 和反向代理服务器。Nginx 在激烈的 Web 服务器竞争中依旧保持良好的发展势头，一度成为 Web 服务器市场的后期之秀，这一切跟 Nginx 的架构设计是分不开的。
首先，对于每个 worker 进程来说，独立的进程不需要加锁，所以省掉了锁带来的开销，同时在编程以及问题查找时，也会方便很多。 其次，采用独立的进程，可以让互相之间不会影响，一个进程退出后，其它进程还在工作，服务不会中断，master 进程则很快启动新的 worker 进程。当然，worker 进程的异常退出，肯定是程序漏洞导致异常退出，这样会导致当前 worker 上的所有请求失败，不过不会影响到所有请求，所以降低了风险。
多线程编程是现代软件技术中很重要的一个环节。要弄懂多线程，这就要牵涉到多进程？当然，要了解到多进程，就要涉及到操作系统。不过大家也不要紧张，听我慢慢道来。这其中的环节其实并不复杂。
总算开始了，大家最关心的问题，也是我们面试经常会遇到的问题。相信不少同学都会经历过面试官提出的这个问题。如果你的本专业就是计算机相关的专业，那么这个问题非常简单，但如果你不是的话，那么还真是要补补课呢。
在Python编程中，多进程编程是一种重要的技术手段。Python作为一种高级编程语言，天生具有多线程编程的特性，但是由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在，线程在并发执行的效率较低。多进程编程则是一种有效的解决方案。
在上一篇文章中，我们探讨了进程间通信的三种常见机制：管道、消息队列和共享内存。我们了解到，这些机制各有其特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的机制进行进程间通信。然而，进程间通信并不仅限于这三种方式。
今天，再给大家讲讲Nginx的整体架构，以及进程模型。Nginx是一个免费的，开源的，高性能的HTTP服务器和反向代理。以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。Nginx是一个Web服务器，也可以用作负载均衡器和HTTP缓存。
关于线程和进程是服务端一个很基础的概念，在文章 Node.js进阶之进程与线程 中介绍了进程与线程的概念之后又给出了在 Node.js 中的进程和线程的实际应用，对于这块不是很理解的建议先看下。
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'jieli' import time import multiprocessing ''' 线程多锁是不需要当成参数传多,因为线程之间是共享内存多。 但是进程之间多锁是需要当成参数传的,因为进程之间的内存是独立的 多进程之间加锁是为了防止同时对一个文件做操作等等 ''' def run(num,l): time.sleep(1) #l.acquire() print "hello, my name is:",n
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