一文速通 Python 并行计算：01 Python 多线程编程-基本概念、切换流程、GIL 锁机制和生产者与消费者模型

线程，有时被称为轻量进程，是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程 ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程不拥有私有的系统资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内有一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派 CPU 的基本单位指令运行时的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。Python 多线程用于 I/O 操作密集型的任务，如 SocketServer 网络并发，网络爬虫。

2.2 线程的不同状态和切换流程

程序中包含多个线程时，CPU 不是一直被特定的线程霸占，而是轮流执行各个线程。那么，CPU 在轮换执行线程的过程中，即从创建到消亡的整个过程，可能会历经 5 种状态，分别是新建、就绪、运行、阻塞和死亡。

线程的新建状态:无论是通过 Thread 类直接实例化对象创建线程，还是通过继承自 Thread 类的子类实例化创建线程，新创建的线程在调用 start() 方法之前，不会得到执行，此阶段的线程就处于新建状态。
线程的就绪状态:当位于新建状态的线程调用 start() 方法后，该线程就转换到就绪状态。所谓就绪，就是告诉 CPU，该线程已经可以执行了，但是具体什么时候执行，取决于 CPU 什么时候调度它。换句话说，如果一个线程处于就绪状态，只能说明此线程已经做好了准备，随时等待 CPU 调度执行，并不是说执行了 start() 方法此线程就会立即被执行。
线程的运行状态:当位于就绪状态的线程得到了 CPU，并开始执行 target 参数执行的目标函数或者 run() 方法，就表明当前线程处于运行状态。但如果当前有多个线程处于就绪状态（等待 CPU 调度）时，处于运行状态的线程将无法一直霸占 CPU 资源，为了使其它线程也有执行的机会，CPU 会在一定时间内强制当前运行的线程让出 CPU 资源，以供其他线程使用。**
线程的阻塞状态:当 CPU 对多个线程进行调度时，对于获得 CPU 调度却没有执行完毕的线程，就会进入阻塞状态。目前几乎所有的桌面和服务器操作系统，都采用的是抢占式优先级调度策略。即** CPU 会给每一个就绪线程一段固定时间来处理任务，当该时间用完后，系统就会阻止该线程继续使用 CPU 资源，让其他线程获得执行的机会**。对于具体选择那个线程上 CPU，不同的平台采用不同的算法，比如先进先出算法（FIFO）、时间片轮转算法、优先级算法等，每种算法各有优缺点，适用于不同的场景。

除此之外，如果处于运行状态的线程发生如下几种情况，也将会由运行状态转到阻塞状态：

以上 4 种可能发生线程阻塞的情况，解决措施分别如下：

线程死亡状态：对于获得 CPU 调度却未执行完毕的线程，它会转入阻塞状态，待条件成熟之后继续转入就绪状态，重复争取 CPU 资源，直到其执行结束。执行结束的线程将处于死亡状态。线程执行结束，除了正常执行结束外，如果程序执行过程发生异常（Exception）或者错误（Error），线程也会进入死亡状态。

对于处于死亡状态的线程，有以下 2 点需要注意：

①主线程死亡，并不意味着所有线程全部死亡。也就是说，主线程的死亡，不会影响子线程继续执行；反之也是如此。
②对于死亡的线程，无法再调用 start() 方法使其重新启动，否则 Python 解释器将抛出 RuntimeError 异常。

2.3 Pythn 中的 GIL 锁机制

GIL，全称是 Global Interpreter Lock，也叫做全局解释器锁。对于 CPython，所有的 Python 线程都需要在解释器这个虚拟机中运行，而在运行之前都要先获取 GIL 这个锁，然后每执行 100 个字节码，解释器就自动释放 GIL 锁，让别的线程有机会执行。因此即使你有多个 CPU 核，多个线程在同一个 Python 虚拟机中也应该是交替执行的。

这就意味着：同一时间，只能有一个线程在执行的状态。GIL 对单线程程序没有影响，但会成为 CPU 密集和多线程代码的性能瓶颈。即使在多线程结构的代码中，在同一时刻 GIL 也只允许一个线程在执行状态，因此，GIL 成为了 Python 不受欢迎的一个特性。

CPU 密集型程序是指程序运行过程中 CPU 是性能瓶颈，该类程序会涉及大量数学计算，例如矩阵乘法/搜索/图像处理等。I/O 密集型程序是指程序花费了大部分时间来等待 I/O 事件，I/O 事件可能来自用户/文件/数据库/网络等。在从数据源获取到文件之前，I/O 密集型程序需要等待大量的时间；因为在 I/O 事件就绪前，数据源需要进行自己的处理过程。例如：用户花费时间思考向输入提示符输入什么内容(会占用时间)，或者数据库在接收到检索请求后运行自己的程序(会占用时间)。

解决 GIL 的方法包括使用多进程、使用其他 Python 解释器或使用 C 扩展模块等。

2.4 生产者-消费者模型

生产者-消费者模式是一种经典的多线程设计模式，用于解决多个线程之间的数据共享和协作问题。在生产者-消费者模式中，有两类线程：生产者线程和消费者线程。它们之间通过共享一个缓冲区（或队列）来协作，生产者将数据放入缓冲区，消费者从缓冲区取出数据并进行处理。

生产者-消费者模式包括以下几个基本要素：

（1）缓冲区（或队列）：用于存储生产者生成的数据，以及消费者待处理的数据。缓冲区可以是有界的（固定容量）或无界的（容量动态增长）。
（2）生产者：负责生成数据并将数据放入缓冲区。生产者线程通常会等待，如果缓冲区已满，则等待消费者取走数据后继续生产。
（3）消费者：负责从缓冲区取出数据并进行处理。消费者线程通常会等待，如果缓冲区为空，则等待生产者放入数据后继续消费。
（4）互斥锁：用于保护对缓冲区的访问，确保同时只有一个线程可以访问缓冲区。
（5）条件变量：用于实现线程的等待和唤醒机制。生产者线程可以等待缓冲区不满，而消费者线程可以等待缓冲区不空。

下一节中，我们将通过生产者-消费者模型讲解 Python 多线程中的各个概念和应用方法。