并发基础之线程

线程的构成

线程是操作系统调度的最小执行单位，它通常由以下几个基本组成部分构成。

线程ID（Thread ID）

每个线程都有一个唯一的标识符，称为线程ID。线程ID用于在操作系统中唯一地标识和区分不同的线程。

程序计数器（Program Counter）

程序计数器是一个指向线程当前执行指令的指针。它指示了线程执行的位置，当线程被中断或切换时，程序计数器会保存当前指令的地址，以便在恢复执行时继续从该指令处执行。

寄存器集合（Register Set）

线程具有自己的寄存器集合，包括通用寄存器、栈指针、堆指针等。这些寄存器用于保存线程的上下文信息，包括局部变量、函数调用参数和返回地址等。在线程切换时，寄存器集合中的值被保存和恢复，以确保线程的状态得以正确维护。

栈（Stack）

每个线程都有自己的栈空间，用于存储局部变量、函数调用信息和临时数据。栈是线程独立的，每个线程有自己的栈帧。栈的大小和生命周期由线程创建时的参数或操作系统的设置决定。

线程状态（Thread State）

线程可以处于不同的状态，如运行态、就绪态、阻塞态等。线程状态表示线程当前所处的运行状态，操作系统根据线程状态进行调度和管理。

线程优先级（Thread Priority）

线程优先级用于确定线程在竞争系统资源时的调度顺序。高优先级的线程在竞争资源时更有可能被优先执行。线程优先级通常由操作系统或线程创建时的参数指定。

特点

轻量性

线程相对于进程而言是轻量级的，创建和切换线程的开销比创建和切换进程的开销要小得多。因此，线程的创建和销毁相对较快，可以更高效地利用系统资源。

共享地址空间

线程在同一进程内共享相同的地址空间和资源。这意味着线程之间可以直接访问共享内存，使得数据共享和通信更加方便和高效。

并发执行

多个线程可以并发执行，即在同一时间段内同时运行。通过在不同的线程中执行不同的任务，可以实现并发处理和提高系统的吞吐量和响应能力。

上下文切换

在多线程环境中，操作系统会根据调度策略在不同的线程之间进行切换。上下文切换是指保存当前线程的上下文信息，并加载下一个线程的上下文信息，使得线程能够恢复执行。上下文切换的开销较大，因此，过多的线程切换可能会影响系统性能。

共享资源的竞争

由于线程之间共享资源，可能会导致竞争条件的出现。竞争条件指的是当多个线程同时访问和修改共享资源时，可能出现不确定的结果。为了避免竞争条件，需要采用同步机制（如锁、信号量等）来保护共享资源的访问。

独立的执行路径

每个线程都有独立的执行路径，它可以独立地执行特定的任务或代码段。线程之间可以并行执行不同的操作，从而实现任务的分解和并发执行。

常见的应用场景

并发任务处理

线程可以用于同时执行多个任务，实现并发处理。例如，一个网络服务器可以使用多个线程同时处理多个客户端请求，提高系统的响应能力和吞吐量。

图形用户界面（GUI）应用程序

GUI应用程序通常需要响应用户的输入和同时进行其他操作，如更新界面、处理后台任务等。通过将用户交互和后台任务处理放在不同的线程中，可以提高界面的响应性，避免阻塞用户界面。

多媒体处理

多媒体应用程序（如音频、视频处理等）通常需要实时性能和高并发处理能力。使用多线程技术可以将不同的处理任务分配给不同的线程，实现并行处理，提高处理速度和效率。

数据库操作

在数据库应用中，线程可以用于并发执行数据库查询、更新和事务操作。通过将不同的数据库操作放在不同的线程中，可以提高数据库的并发性和性能。

多线程编程模型

某些应用场景需要采用多线程编程模型，例如并行计算、科学模拟、数据分析等。通过使用多个线程，可以将任务分解为更小的子任务，并在多个线程上并行执行，加快计算速度和提高系统的效率。

异步编程

线程还常用于实现异步编程模型，例如在网络通信中进行异步请求和响应处理，或在事件驱动的程序中处理异步事件。通过使用线程来处理异步任务，可以避免阻塞主线程，提高程序的并发性和响应能力。

Python线程

简介

在 Python 中，线程的时间片机制由解释器的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）控制。GIL 是一种机制，它确保在任何给定的时间点上只有一个线程在解释器中执行 Python 字节码。

由于 GIL 的存在，Python 的多线程并不是真正的并行执行，而是通过线程切换的方式实现并发。GIL 会在一段时间内允许一个线程执行，然后释放 GIL，让其他线程有机会执行。这种线程切换是由解释器在字节码级别进行的，并且通常发生在 I/O 操作或者执行时间较长的计算操作之间。

由于 GIL 的存在，Python 的多线程在 CPU 密集型任务上并不能充分利用多核处理器的并行能力。然而，在 I/O 密集型任务中，由于线程在等待 I/O 操作完成时会释放 GIL，所以多线程可以提供一定的性能提升。

需要注意的是，GIL 只存在于 CPython 解释器中，而其他实现如 Jython 和 IronPython 并没有 GIL。另外，对于 CPU 密集型任务，可以考虑使用多进程或其他并发模型（如协程）来绕过 GIL，实现真正的并行执行。

在 Python 中，如果需要并行执行 CPU 密集型任务，可以使用多进程库（如 multiprocessing）来创建多个进程，并在每个进程中运行独立的 Python 解释器，从而绕过 GIL，实现并行执行。对于 I/O 密集型任务，多线程通常可以提供较好的性能，因为线程在等待 I/O 的时候会释放 GIL，让其他线程有机会执行。

线程数的设置

如何分配线程？依据CPU的占用率，我们可以得出一个公式：
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间）* CPU数目
备注这个公式也是前辈们分享的，当然之前看了淘宝前台系统优化实践的文章，和上面的公式很类似，不过在CPU数目那边，他们更细化了，上面的公式只是参考。不过不管什么公式，最终还是在生产环境中运行后，再优化调整。
我们继续上面的任务，我们的服务器CPU核数为4核，一个任务线程cpu耗时为20ms，线程等待（网络IO、磁盘IO）耗时80ms，那最佳线程数目：( 80 + 20 )/20 * 4 = 20。也就是设置20个线程数最佳。
从这个公式上面我们就得出，线程的等待时间越大，线程数就要设置越大，这个正好符合我们上面的分析，可提升CPU利用率。那从另一个角度上面说，线程数设置多大，是根据我们自身的业务的，需要自己去压力测试，设置一个合理的数值。