hon下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式
python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”。
多进程间共享数据,可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array
(2)python多线程与多进程的区别
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在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该进程需要被其父进程调用wait,否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以,有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说,由于只有一个进程,所以不存在此必要性。
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多进程应该避免共享资源。在多线程中,我们可以比较容易地共享资源,比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下,由于每个进程有自己独立的内存空间,以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度,并因为同步的需要而降低了引用了一个内存池(memory pool)机制,即Pymalloc机制(malloc:n.分配内存),用于管理对小块内存的申请和释放
内存池(memory pool)的概念:
当 创建大量消耗小内存的对象时,频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片,致使效率降低。内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的,大小相等 的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从内存池中分配内存给这个需求,不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。
内存池的实现方式有很多,性能和适用范围也不一样。
python中的内存管理机制——Pymalloc:
python中的内存管理机制都有两套实现,一套是针对小对象,就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256bits,则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。
关于释放内存方面,当一个对象的引用计数变为0时,python就会调用它的析构函数。在析构时,也采用了内存池机制,从内存池来的内存会被归还到内存池中,以避免频繁地释放动作。
(编辑:宁德站长网)
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