线程 VS 进程

在平时工作中，经常会听到应用程序的进程和线程的概念，那么它们两个之间究竟有什么关系或不同呢？

一、对比进程和线程

1）两者概念
-  进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.
-  线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 线程是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.

2）两者关系
-  一个线程可以创建和撤销另一个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行.
-  相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。

3）两者区别
-  进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式：进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响；而线程只是一个进程中的不同执行路径。
-  线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些. 但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。

进程和线程的区别
-  地址空间:线程是进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;
-  资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源
-  线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.
-  进程和线程二者均可并发执行.
-  简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
-  线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。
-  另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。
-  线程在执行过程中与进程是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
-  从逻辑角度来看，多线程的意义在于一个应用程序中，有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用，来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。

4）优缺点
线程和进程在使用上各有优缺点：
-  线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。
-  线程适合于在SMP机器上（即对称多处理结构的简称,是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构）运行，而进程则可以跨机器迁移。

二、如何查看某个进程的线程数

有些时候需要确定进程内部当前运行了多少线程，查询方法如下：

1）通过pstree命令（根据pid）进行查询：
[root@xqsj_web2 ~]# ps -ef|grep java     //查找进程pid（比如这里查找java（tomcat）进程的pid）
[root@xqsj_web2 ~]# pstree -p 19135
java(19135)─┬─{java}(19136)
            ├─{java}(19137)
             .......
            └─{java}(13578)
[root@xqsj_web2 ~]# pstree -p 19135|wc -l
46     //由于第一行包括了2个线程，所以该进程下一共有47个线程！

或者使用top命令查看（可以查看到线程情况）
[root@xqsj_web2 ~]# top -Hp 19135       //下面结果中的Tasks 对应的47即是线程的个数

top - 14:05:55 up 391 days, 20:59,  1 user,  load average: 0.00, 0.00, 0.00
Tasks:  47 total,   0 running,  47 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  0.2%us,  0.1%sy,  0.0%ni, 99.7%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:   8058056k total,  7718656k used,   339400k free,   354216k buffers
Swap:        0k total,        0k used,        0k free,  4678160k cached

  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND
19135 root      20   0 5339m 632m 5476 S  0.0  8.0   0:00.00 java
19136 root      20   0 5339m 632m 5476 S  0.0  8.0   0:00.84 java
......

2）根据ps命令直接查询：
[root@xqsj_web2 ~]# ps hH p 19135| wc -l
47

3）通过查看/proc/pid/status
proc伪文件系统，它驻留在/proc目录，这是最简单的方法来查看任何活动进程的线程数。/proc目录以可读文本文件形式输出，提供现有进程和系统硬件
相关的信息如CPU、中断、内存、磁盘等等。

[root@xqsj_web2 ~]# cat /proc/19135/status
Name:   java
State:  S (sleeping)
Tgid:   19135
Pid:    19135
PPid:   1
TracerPid:  0
........
Threads:    47                    //这里显示的是进程创建的总线程数。输出表明该进程有47个线程。
SigQ:   1/62793
SigPnd: 0000000000000000
ShdPnd: 0000000000000000
.......
voluntary_ctxt_switches:    1
nonvoluntary_ctxt_switches: 1

或者，也可以在/proc//task中简单的统计子目录的数量，如下所示：
[root@xqsj_web2 ~]# ll /proc/19135/task
总用量 0
dr-xr-xr-x 6 root root 0 6月  14 17:57 11553
......
[root@xqsj_web2 ~]# ll /proc/19135/task|wc -l
48

这是因为，对于一个进程中创建的每个线程，在/proc/<pid>/task中会创建一个相应的目录，命名为其线程ID。由此在/proc/<pid>/task中目录的总数表示在进程中线程的数目。

比如某台服务器的CPU使用率飙升，通过top命令查看是gitlab程序占用的cpu比较大，"ps -ef|grep gitlab"发现有很多个gitlab程序，现在需要查询gitlab各个进程下的线程数情况。批量查询命令如下：
# for pid in $(ps -ef|grep -v grep|grep gitlab|awk '{print $2}');do echo ${pid} > /root/a.txt ;cat /proc/${pid}/status|grep Threads > /root/b.txt;paste /root/a.txt /root/b.txt;done|sort -k3 -rn

脚本解释：

1）for pid in $(ps -ef|grep -v grep|grep gitlab|awk '{print $2}')
定义${pid}变量为gitlab进程的pid号

2）echo ${pid} > /root/a.txt
将http进程的pid号都打印到/root/a.txt文件中

3）cat /proc/${pid}/status|grep Threads > /root/b.txt
将各个pid进程号下的线程信息打印到/root/b.txt文件中

4）paste /root/a.txt /root/b.txt
以列的形式展示a.txt和b/txt文件中的信息

5）sort -k3 -rn
-k3  表示以第三列进行排序
-rn  表示降序

                                                                               来看个cup使用率告警问题处理案例                                                                                 

收到告警，生产环境一台机器的cpu使用率超过了85%！立刻登录服务器，发现情况如下：
[root@kevin ~]# uptime
 10:39:40 up 215 days, 13:02,  2 users,  load average: 3.32, 3.40, 3.37

[root@kevin ~]# top
top - 10:52:51 up 215 days, 13:15,  3 users,  load average: 3.32, 3.40, 3.37
Tasks: 168 total,   1 running, 167 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  98.4%us,  0.2%sy,  0.0%ni, 1.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:   8053692k total,  6542296k used,  1511396k free,   168560k buffers
Swap: 16777212k total,        0k used, 16777212k free,  2565452k cached

  PID USER      PR  NI  VIRT  RES   SHR S  %CPU  %MEM    TIME+   COMMAND
31969 app       20   0 4510m 1.9g  6220 S  393.5  25.1   2281:49 java
.........

[root@kevin ~]# ps -ef|grep 31969
root     15826 15129  0 10:58 pts/0    00:00:00 grep 31969
app      31969 31962  0 Jul02 ?        02:25:01 java -cp /data/lo-boxes/box_home/lo-starter.jar:/data/lo-boxes/box_home/lib/* -Dbox.name=B0002 -Dbox.home=/data/lo-boxes/B0002 -Dbox.jmx.port=57009 -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=1 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxTenuringThreshold=12 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:ParallelGCThreads=3 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -Dsun.reflect.inflationThreshold=2147483647 -XX:HeapDumpPath=/data/lo-boxes/B0002/boxlogs/logs/heapdump_31961.hprof -Xloggc:/data/lo-boxes/B0002/boxlogs/gclogs/gc.31961.log -XX:ErrorFile=/data/lo-boxes/B0002/boxlogs/hs_err_pid31961.log -Xms1024M -Xmx1024M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:NewSize=256M -XX:MaxNewSize=512M cn.openlo.starter.BoxStartupStandalone

解决办法：
1）最简单粗暴的方法：重启上面这个pid号为31969的进程所属的服务程序
2）查出这个pid进程的cpu资源各自被哪个线程所占。通过"top -Hp pid"可以查看该进程下各个线程的cpu使用情况；如下：
[root@kevin ~]# top -Hp 31969
.......
  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S  %CPU   %MEM  TIME+  COMMAND
31969 app       20   0 3754m 1714m  16m S  390.5  29.1  0:00.00 java
31970 app       20   0 3754m 2124m  16m S  382.2  20.5  0:02.74 java
31971 app       20   0 3754m 1954m  16m S  360.0  19.5  0:00.49 java
31972 app       20   0 3754m 1584m  16m S  300.9  23.1  0:00.48 java
......

如上可知，31969的进程主要被上面四个线程耗了过多的CPU资源。

通过top命令定位到cpu占用率较高的线程之后，继续使用jstack pid命令查看当前java进程的堆栈状态，这就用到jstack工具！
jstack是java虚拟机自带的一种堆栈跟踪工具。jstack用于打印出给定的java进程ID或core file或远程调试服务的Java堆栈信息。
jstack可以定位到线程堆栈，根据堆栈信息我们可以定位到具体代码，所以它在JVM性能调优中使用得非常多。

jstack工具一般是在java/bin目录下的。如下设置java环境变量
=============================================================================================
[root@kevin ~]# ll /data/software/
总用量 626244
drwxr-xr-x 8 app app      4096 4月  11 2015 jdk1.7.0_80
-rw-r--r-- 1 app app 153530841 6月   4 2016 jdk-7u80-linux-x64.tar.gz
[root@kevin ~]# /data/software/jdk1.7.0_80/bin/java -version
java version "1.7.0_80"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_80-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.80-b11, mixed mode)

[root@kevin ~]# vim /etc/profile
JAVA_HOME=/data/software/jdk1.7.0_80
JAVA_BIN=/data/software/jdk1.7.0_80/bin
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/bin:/sbin/:/data/software/jdk1.7.0_80/bin/
CLASSPATH=.:/lib/dt.jar:/lib/tools.jar
export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH

[root@kevin ~]# source /etc/profile
[root@kevin ~]# mv /usr/bin/java /usr/bin/java.bak
[root@kevin ~]# ln -s /data/software/jdk1.7.0_80/bin/java /usr/bin/java

[root@kevin ~]# java -version
java version "1.7.0_80"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_80-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.80-b11, mixed mode)

[root@kevin ~]# jstack --help
Usage:
    jstack [-l] <pid>
        (to connect to running process)
    jstack -F [-m] [-l] <pid>
        (to connect to a hung process)
    jstack [-m] [-l] <executable> <core>
        (to connect to a core file)
    jstack [-m] [-l] [server_id@]<remote server IP or hostname>
        (to connect to a remote debug server)

Options:
    -F  to force a thread dump. Use when jstack <pid> does not respond (process is hung)
    -m  to print both java and native frames (mixed mode)
    -l  long listing. Prints additional information about locks
    -h or -help to print this help message
=============================================================================================

下面开始使用jstack对
[root@kevin ~]# jstack 31969    或者"jstack 31969 > jstack-31969" 打印出堆栈信息到一个文件中，方便后续查看
[root@kevin ~]# jstack 31970
[root@kevin ~]# jstack 31971
[root@kevin ~]# jstack 31972

jstack命令生成的thread dump信息包含了JVM中所有存活的线程，为了分析指定线程，必须找出对应线程的调用栈，应该如何找？

在top命令中，已经获取到了占用cpu资源较高的线程pid，将该pid转成16进制的值，在thread dump中每个线程都有一个nid，找到对应的nid即可；隔段时间再执行一次stack命令获取thread dump，区分两份dump是否有差别，在nid=0x246c的线程调用栈中，发现该线程一直在执行JstackCase类第33行的calculate方法，得到这个信息，就可以检查对应的代码是否有问题。

获取进程pid的方法
[root@ansible-server ~]# ps -ef|grep nginx
root      2148     1  0  2018 ?        00:00:00 nginx: master process /usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf
root     16517 16179  0 11:09 pts/1    00:00:00 grep nginx
nginx    21091  2148  0 Jan27 ?        00:00:00 nginx: worker process    

使用"ps x"
[root@ansible-server ~]# ps x | grep nginx
 2148 ?        Ss     0:00 nginx: master process /usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf
16526 pts/1    S+     0:00 grep nginx

[root@ansible-server ~]# ps x | grep nginx|grep -v grep|awk '{print $1}'
2148

使用"pgrep"
[root@ansible-server ~]# pgrep nginx
2148
21091

[root@ansible-server ~]# pgrep -f nginx
2148
21091

使用pidof
[root@ansible-server ~]# pidof nginx
21091 2148

使用pstree
[root@ansible-server ~]# pstree -p | grep nginx
        |-nginx(2148)---nginx(21091)