IT评测·应用市场-qidao123.com

标题: 运维锅总详解进程、内核线程、用户态线程和协程 [打印本页]
作者: 篮之新喜    时间: 2024-7-11 08:26
标题: 运维锅总详解进程、内核线程、用户态线程和协程
I/O 麋集型应用、盘算麋集型应用应该用什么实现？进程、内核线程、用户态线程、协程它们的原理和应用场景又是什么？如何组合它们才气让呆板性能达到最优？它们的死锁和竞态又是什么？如何清晰地表现它们之间的关系？希望读完本文后，能帮您解答这些迷惑！
一、进程、内核线程、用户态线程和协程的介绍

1. 进程

实现原理


应用场景


2. 内核线程

实现原理


应用场景


3. 用户态线程

实现原理


应用场景


4. 协程

实现原理


应用场景


具体示例

进程

场景：运行两个独立的步伐。
  1. import os
  3. def child():
  4.     print(f"Child process {os.getpid()}")
  6. def parent():
  7.     print(f"Parent process {os.getpid()}")
  8.     if os.fork() == 0:
  9.         child()
  10.     else:
  11.         os.wait()
  13. parent()
复制代码
内核线程

场景：并行盘算任务。
  1. #include <stdio.h>
  2. #include <pthread.h>
  4. #define NUM_THREADS 4
  6. void* compute(void* arg) {
  7.     // 执行计算密集型任务
  8.     for (long i = 0; i < 1000000000; i++) {
  9.         // 一些计算操作
  10.     }
  11.     return NULL;
  12. }
  14. int main() {
  15.     pthread_t threads[NUM_THREADS];
  16.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  17.         pthread_create(&threads[i], NULL, compute, NULL);
  18.     }
  19.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  20.         pthread_join(threads[i], NULL);
  21.     }
  22.     return 0;
  23. }
复制代码
用户态线程

场景：轻量级任务调度。
  1. #include <stdio.h>
  2. #include <ucontext.h>
  4. #define STACK_SIZE 1024*64
  5. #define NUM_THREADS 4
  7. ucontext_t contexts[NUM_THREADS];
  8. char stacks[NUM_THREADS][STACK_SIZE];
  9. int current = 0;
  11. void thread_func(int id) {
  12.     for (int i = 0; i < 5; i++) {
  13.         printf("Thread %d: %d\n", id, i);
  14.         swapcontext(&contexts[id], &contexts[(id + 1) % NUM_THREADS]);
  15.     }
  16. }
  18. int main() {
  19.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  20.         getcontext(&contexts[i]);
  21.         contexts[i].uc_stack.ss_sp = stacks[i];
  22.         contexts[i].uc_stack.ss_size = STACK_SIZE;
  23.         contexts[i].uc_link = &contexts[(i + 1) % NUM_THREADS];
  24.         makecontext(&contexts[i], (void(*)(void))thread_func, 1, i);
  25.     }
  26.     setcontext(&contexts[0]);
  27.     return 0;
  28. }
复制代码
协程

场景：异步 I/O 操纵。
  1. package main
  3. import (
  4.     "fmt"
  5.     "time"
  6. )
  8. func asyncTask(id int, done chan bool) {
  9.     time.Sleep(2 * time.Second)
  10.     fmt.Printf("Task %d done\n", id)
  11.     done <- true
  12. }
  14. func main() {
  15.     done := make(chan bool, 3)
  16.     for i := 1; i <= 3; i++ {
  17.         go asyncTask(i, done)
  18.     }
  19.     for i := 1; i <= 3; i++ {
  20.         <-done
  21.     }
  22. }
复制代码
总结


这些并发模型各有特点和适用场景，选择适当的模型可以明显提高应用步伐的性能和服从。
二、I/O 麋集型应用为什么更适合用协程实现？

协程的异步编程模型在 I/O 麋集型应用中表现出色，这主要是因为 I/O 麋集型步伐的特性和资源需求与协程的上风高度契合。以下是对 I/O 麋集型步伐的资源需求及其与协程异步编程模型匹配的具体表明：
I/O 麋集型步伐的特性和资源需求

协程的上风

实际示例

使用协程的异步编程模型处理 I/O 麋集型任务

场景：高并发 Web 服务器
在这种场景中，服务器需要处理大量并发的 HTTP 请求，每个请求可能涉及 I/O 操纵（如读取文件或访问数据库）。使用协程可以有效管理这些并发请求，并在等候 I/O 时继续处理其他请求。
  1. package main
  3. import (
  4.     "fmt"
  5.     "net/http"
  6.     "time"
  7. )
  9. // 模拟 I/O 操作
  10. func simulateIO() {
  11.     time.Sleep(2 * time.Second) // 模拟耗时 I/O 操作
  12. }
  14. func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  15.     simulateIO() // 执行 I/O 操作
  16.     fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
  17. }
  19. func main() {
  20.     http.HandleFunc("/", handler)
  21.     http.ListenAndServe(":8080", nil)
  22. }
复制代码
在这个例子中，使用 Go 的 Goroutine 实现了一个高并发 Web 服务器，每个请求由一个 Goroutine 处理。在处理 I/O 操纵时，Goroutine 可以切换到其他请求，从而充分使用 CPU 资源，提高服务器的并发处理本领。
总结


协程的异步编程模型正是通过这些上风，美满契合了 I/O 麋集型步伐的需求，从而在这类应用中表现出色。
三、盘算麋集型应用为什么更适合用内核线程实现？

对于盘算麋集型任务，选择适当的并发模型可以明显影响性能。盘算麋集型任务主要是指那些主要斲丧 CPU 资源而不是 I/O 资源的任务，如科学盘算、数据处理、图像处理等。在这种情况下，内核线程、用户态线程和协程各有优缺点，下面是具体的分析。
1. 内核线程

特性


适用性


示例

  1. #include <stdio.h>
  2. #include <pthread.h>
  4. #define NUM_THREADS 4
  6. void* compute(void* arg) {
  7.     // 执行计算密集型任务
  8.     for (long i = 0; i < 1000000000; i++) {
  9.         // 一些计算操作
  10.     }
  11.     return NULL;
  12. }
  14. int main() {
  15.     pthread_t threads[NUM_THREADS];
  16.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  17.         pthread_create(&threads[i], NULL, compute, NULL);
  18.     }
  19.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  20.         pthread_join(threads[i], NULL);
  21.     }
  22.     return 0;
  23. }
复制代码
2. 用户态线程

特性


适用性


示例

  1. #include <stdio.h>
  2. #include <pthread.h>
  4. #define NUM_THREADS 4
  6. void* compute(void* arg) {
  7.     // 执行计算密集型任务
  8.     for (long i = 0; i < 1000000000; i++) {
  9.         // 一些计算操作
  10.     }
  11.     return NULL;
  12. }
  14. int main() {
  15.     pthread_t threads[NUM_THREADS];
  16.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  17.         pthread_create(&threads[i], NULL, compute, NULL);
  18.     }
  19.     for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  20.         pthread_join(threads[i], NULL);
  21.     }
  22.     return 0;
  23. }
复制代码
3. 协程

特性


适用性


示例

协程通常在编程语言中有特定的实现，如 Python 的 asyncio，Go 的 Goroutines。以下是一个 Go 协程的示例，展示了如何使用协程来处理任务：
  1. package main
  3. import (
  4.     "fmt"
  5.     "sync"
  6. )
  8. const numRoutines = 4
  10. func compute(id int, wg *sync.WaitGroup) {
  11.     defer wg.Done()
  12.     for i := 0; i < 1000000000; i++ {
  13.         // 一些计算操作
  14.     }
  15.     fmt.Printf("Routine %d finished\n", id)
  16. }
  18. func main() {
  19.     var wg sync.WaitGroup
  20.     for i := 0; i < numRoutines; i++ {
  21.         wg.Add(1)
  22.         go compute(i, &wg)
  23.     }
  24.     wg.Wait()
  25. }
复制代码
总结


四、进程、内核线程、用户态线程、协程如何组合？

进程、内核线程、用户态线程和协程各自有不同的特性和应用场景。通过合理组合这些技术，可以优化各种不同范例的应用场景。以下是一些常见的组合策略及其适用场景：
1. 进程、内核线程、用户态线程的组合

1.1. 进程 + 内核线程

适用场景：

组合方式：

示例：

1.2. 进程 + 用户态线程

适用场景：

组合方式：

示例：

2. 内核线程、用户态线程和协程的组合

2.1. 内核线程 + 协程

适用场景：

组合方式：

示例：

2.2. 用户态线程 + 协程

适用场景：

组合方式：

示例：

3. 进程、内核线程、协程的组合

3.1. 进程 + 内核线程 + 协程

适用场景：

组合方式：

示例：

总结


选择适当的组合方式可以根据应用的并发需求、盘算需求、资源限制和系统要求来优化性能和服从。
五、死锁和竞态简介

死锁和竞态条件是多线程编程中常见的并发题目。它们都涉及线程或进程在访问共享资源时的相互作用，但它们的根本缘故起因和表现形式不同。以下是这两个题目的具体表明：
死锁（Deadlock）

界说：
死锁是指两个或多个线程在运行过程中因争取资源而形成一种相互等候的状态，导致它们都无法继续执行。
发生条件：
示例：
假设有两个线程（A 和 B），两个资源（R1 和 R2）。线程 A 已经持有 R1 并请求 R2，线程 B 已经持有 R2 并请求 R1。此时，线程 A 和线程 B 都在等候对方释放资源，导致死锁。
办理方法：

竞态条件（Race Condition）

界说：
竞态条件是指多个线程或进程在执行并发操纵时，由于操纵顺序的不同导致步伐的行为无法推测或产生错误结果。
发生缘故起因：
竞态条件发生在多个线程或进程同时访问共享资源且至少有一个线程或进程进行写操纵，而操纵的结果取决于访问的顺序。
示例：
假设有两个线程同时对一个共享变量 counter 进行递增操纵。线程 1 和线程 2 都读取 counter 的值，递增它，然后写回。如果没有适当的同步机制，两个线程可能会读取到雷同的值并写回雷同的结果，导致丢失更新。
办理方法：

对比


总结


六、进程、内核线程、用户线程、协程中的死锁和竞态

在进程、内核线程、用户线程和协程的情况中，死锁和竞态条件都是可能出现的题目，但它们的表现形式和办理方法会有所不同。以下是每种情况中死锁和竞态条件的具体说明：
1. 进程

死锁


竞态条件


2. 内核线程

死锁


竞态条件


3. 用户线程

死锁


竞态条件


4. 协程

死锁


竞态条件


总结


七、进程、内核线程、用户态线程和协程之间的关系

下面是更具体的 Mermaid 图，展示了进程、内核线程、用户态线程和协程之间的关系，以及它们如何与内存、CPU 和磁盘进行交互：
     图的具体说明

资源交互


这个具体的 Mermaid 图提供了一个清晰的视图，展示了不同盘算实体如何相互作用以及它们与系统资源的交互。
完。

希望对您有所资助！关注锅总，实时获得更多花里胡哨的运维实用操纵！
八、一个秘密


锅总个人博客
https://gentlewok.blog.csdn.net/
锅总微信公众号


免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。



欢迎光临 IT评测·应用市场-qidao123.com (https://dis.qidao123.com/) Powered by Discuz! X3.4