Python11/12--GIL/互斥锁/进程池

GIL
1.全局解释器锁？
    锁就是线程里面那个锁
    锁是为了避免资源竞争造成数据的错乱

2.python程序的执行过程？
    1.启动解释器进程  python.exe
    2.解析你的py文件并执行它

每个py程序中都必须有解释器参与，解释器其实就是一堆代码
相当于多个线程要调用同一个解释器代码，共享以为竞争，竞争就要出事
给解释器加互斥锁

python 中内存管理依赖于 GC(一段用于回收内存的代码)，也需要一个线程
除了你自己开的线程，系统还有一些内置线程，就算你的代码不会去竞争解释器，内置线程也可能会竞争，所以必须加上锁

当一个线程遇到了IO 同时解释器也会自动解锁  去执行其他线程  CPU会切换到其他程序

解释器加锁以后？
    将导致所有线程只能并发不能达到真正的并行，意味着同一时间只有一个CPU在处理你的线程，给你的感觉是效率低

代码执行有两种状态？
阻塞 i/o：失去CPU的执行权   (CPU等待IO完成)
非阻塞：代码正常执行，比如循环一千万次，中途CPU可能很快会切换回来 (CPU在计算)

案例:
    假如有32核CPU ，要处理一个下载任务 ，网络速度慢 100k/s ，文件大小为1024kb
    如果你的代码中IO操作非常多  cpu性能不能直接决定你的任务处理速度

    目前有三个任务 每个任务处理需一秒   获取元数据需要一小时
    3个CPU 需要 一小时1秒
    1个cpu 需要 一小时3秒

在IO密集的程序中 CPU性能无法直接决定程序的执行速度    python就应该干这种活儿
在计算密集的程序中  CPU性能可以直接决定程序的执行速度

GIL 和 自定义互斥锁的区别？
全局锁不能保证自己开启的线程安全，但是保证解释器中的数据的安全的
GIL 在线程调用解释器时 自动加锁，在IO阻塞时或线程代码执行完毕时 自动解锁

进程池？
    就是一个装进程的容器
为什么出现？
    当进程很多的时候方便管理进程
什么时候用?
    当并发量特别大的时候  例如双十一
    很多时候进程是空闲的 就让他进入进程池  让有任务处理时才从进程池取出来使用
进程池使用
    ProcessPoolExecutor类
    创建时指定最大进程数 自动创建进程
    调用submit函数将任务提交到进程池中
    创建进程是在调用submit后发生的

总结一下:
    进程池可以自动创建进程
    进程限制最大进程数
    自动选择一个空闲的进程帮你处理任务

进程什么时候算是空闲?
    代码执行完算是空闲

IO密集时 用线程池
计算密集时 用进程池..