前言

首先線程和線程池不管在哪個語言里面，理論都是通用的。對于開發(fā)來說，解決高并發(fā)問題離不開對多個線程處理。我們先從線程到線程池，從每個線程的運(yùn)行到多個線程并行，再到線程池管理。由淺入深的理解如何在實際開發(fā)中，使用線程池來提高處理線程的效率。

一、線程

1.線程介紹

線程（英語：thread）是操作系統(tǒng)能夠進(jìn)行運(yùn)算調(diào)度的最小單位。它被包含在進(jìn)程之中，是進(jìn)程中的實際運(yùn)作單位。一條線程指的是進(jìn)程中一個單一順序的控制流，一個進(jìn)程中可以并發(fā)多個線程，每條線程并行執(zhí)行不同的任務(wù)。在Unix System V及Sun中也被稱為輕量進(jìn)程（lightweight processes），但輕量進(jìn)程更多指內(nèi)核線程（kernel thread），而把用戶線程（user thread）稱為線程。

60年代，在OS中能擁有資源和獨(dú)立運(yùn)行的基本單位是進(jìn)程，然而隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，進(jìn)程出現(xiàn)了很多弊端，一是由于進(jìn)程是資源擁有者，創(chuàng)建、撤消與切換存在較大的時空開銷，因此需要引入輕型進(jìn)程；二是由于對稱多處理機(jī)（SMP）出現(xiàn)，可以滿足多個運(yùn)行單位，而多個進(jìn)程并行開銷過大。因此在80年代，出現(xiàn)了能獨(dú)立運(yùn)行的基本單位——線程（Threads）。

線程是獨(dú)立調(diào)度和分派的基本單位。線程可以為操作系統(tǒng)內(nèi)核調(diào)度的內(nèi)核線程，如Win32線程；由用戶進(jìn)程自行調(diào)度的用戶線程，如Linux平臺的POSIX Thread；或者由內(nèi)核與用戶進(jìn)程，如Windows 10的線程，進(jìn)行混合調(diào)度。

同一進(jìn)程中的多條線程將共享該進(jìn)程中的全部系統(tǒng)資源，如虛擬地址空間，文件描述符和信號處理等等。但同一進(jìn)程中的多個線程有各自的調(diào)用棧（call stack），自己的寄存器環(huán)境（register context），自己的線程本地存儲（thread-local storage）。

一個進(jìn)程可以有很多線程，每條線程并行執(zhí)行不同的任務(wù)。        

2.線程特性

輕型實體

線程中的實體基本上不擁有系統(tǒng)資源，只是有一點必不可少的、能保證獨(dú)立運(yùn)行的資源。

線程的實體包括程序、數(shù)據(jù)和TCB。線程是動態(tài)概念，它的動態(tài)特性由線程控制塊TCB（Thread Control Block）描述。TCB包括以下信息：

• （1）線程狀態(tài)
• （2）當(dāng)線程不運(yùn)行時，被保存的現(xiàn)場資源。
• （3）一組執(zhí)行堆棧。
• （4）存放每個線程的局部變量主存區(qū)。
• （5）訪問同一個進(jìn)程中的主存和其它資源。

用于指示被執(zhí)行指令序列的、保留局部變量、少數(shù)狀態(tài)參數(shù)和返回地址等的一組寄存器和堆棧。

獨(dú)立調(diào)度和分派的基本單位

在多線程OS中，線程是能獨(dú)立運(yùn)行的基本單位，因而也是獨(dú)立調(diào)度和分派的基本單位。由于線程很“輕”，故線程的切換非常迅速且開銷小（在同一進(jìn)程中的）。

可并發(fā)執(zhí)行

在一個進(jìn)程中的多個線程之間，可以并發(fā)執(zhí)行，甚至允許在一個進(jìn)程中所有線程都能并發(fā)執(zhí)行；同樣，不同進(jìn)程中的線程也能并發(fā)執(zhí)行，充分利用和發(fā)揮了處理機(jī)與外圍設(shè)備并行工作的能力。

共享進(jìn)程資源

在同一進(jìn)程中的各個線程，都可以共享該進(jìn)程所擁有的資源，這首先表現(xiàn)在：所有線程都具有相同的地址空間（進(jìn)程的地址空間），這意味著，線程可以訪問該地址空間的每一個虛地址；此外，還可以訪問進(jìn)程所擁有的已打開文件、定時器等。由于同一個進(jìn)程內(nèi)的線程共享內(nèi)存和文件，所以線程之間互相通信不必調(diào)用內(nèi)核。

二、線程池

線程池（英語：thread pool）：一種線程使用模式。線程過多會帶來調(diào)度開銷，進(jìn)而影響緩存局部性和整體性能。而線程池維護(hù)著多個線程，等待著監(jiān)督管理者分配可并發(fā)執(zhí)行的任務(wù)。這避免了在處理短時間任務(wù)時創(chuàng)建與銷毀線程的代價。線程池不僅能夠保證內(nèi)核的充分利用，還能防止過分調(diào)度?？捎镁€程數(shù)量應(yīng)該取決于可用的并發(fā)處理器、處理器內(nèi)核、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)sockets等的數(shù)量。 例如，線程數(shù)一般取cpu數(shù)量+2比較合適，線程數(shù)過多會導(dǎo)致額外的線程切換開銷。

任務(wù)調(diào)度以執(zhí)行線程的常見方法是使用同步隊列，稱作任務(wù)隊列。池中的線程等待隊列中的任務(wù)，并把執(zhí)行完的任務(wù)放入完成隊列中。

線程池模式一般分為兩種：HS/HA半同步/半異步模式、L/F領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者模式。

HS/HA半同步/半異步模式：

半同步/半異步模式又稱為生產(chǎn)者消費(fèi)者模式，是比較常見的實現(xiàn)方式，比較簡單。分為同步層、隊列層、異步層三層。同步層的主線程處理工作任務(wù)并存入工作隊列，工作線程從工作隊列取出任務(wù)進(jìn)行處理，如果工作隊列為空，則取不到任務(wù)的工作線程進(jìn)入掛起狀態(tài)。由于線程間有數(shù)據(jù)通信，因此不適于大數(shù)據(jù)量交換的場合。

L/F領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者模式：

領(lǐng)導(dǎo)者跟隨者模式，在線程池中的線程可處在3種狀態(tài)之一：領(lǐng)導(dǎo)者leader、追隨者follower或工作者processor。任何時刻線程池只有一個領(lǐng)導(dǎo)者線程。事件到達(dá)時，領(lǐng)導(dǎo)者線程負(fù)責(zé)消息分離，并從處于追隨者線程中選出一個來當(dāng)繼任領(lǐng)導(dǎo)者，然后將自身設(shè)置為工作者狀態(tài)去處置該事件。處理完畢后工作者線程將自身的狀態(tài)置為追隨者。這一模式實現(xiàn)復(fù)雜，但避免了線程間交換任務(wù)數(shù)據(jù)，提高了CPU cache相似性。在ACE(Adaptive Communication Environment)中，提供了領(lǐng)導(dǎo)者跟隨者模式實現(xiàn)。

線程池的伸縮性對性能有較大的影響。

• 創(chuàng)建太多線程，將會浪費(fèi)一定的資源，有些線程未被充分使用。
• 銷毀太多線程，將導(dǎo)致之后浪費(fèi)時間再次創(chuàng)建它們。
• 創(chuàng)建線程太慢，將會導(dǎo)致長時間的等待，性能變差。
• 銷毀線程太慢，導(dǎo)致其它線程資源饑餓。

在面向?qū)ο缶幊讨校瑒?chuàng)建和銷毀對象是很費(fèi)時間的，因為創(chuàng)建一個對象要獲取內(nèi)存資源或者其它更多資源。在Java中更是如此，虛擬機(jī)將試圖跟蹤每一個對象，以便能夠在對象銷毀后進(jìn)行垃圾回收。所以提高服務(wù)程序效率的一個手段就是盡可能減少創(chuàng)建和銷毀對象的次數(shù)，特別是一些很耗資源的對象創(chuàng)建和銷毀。如何利用已有對象來服務(wù)就是一個需要解決的關(guān)鍵問題，其實這就是一些""池化資源""技術(shù)產(chǎn)生的原因。比如大家所熟悉的數(shù)據(jù)庫連接池正是遵循這一思想而產(chǎn)生的，本文將介紹的線程池技術(shù)同樣符合這一思想。

三、線程池的設(shè)計思路

首先我們根據(jù)上述已經(jīng)了解了線程和線程池創(chuàng)建目的以及作用。讓我們自己思考一下，如果是自己的業(yè)務(wù)上要用到大量的請求或者是查詢處理，而我們只能的機(jī)器并不能一下就接受這么多的task涌入計算，這將消耗我們計算機(jī)大量資源。這時我們就該創(chuàng)建線程池來對線程進(jìn)行管理，我們可以給線程預(yù)留一定的空間，讓請求逐個進(jìn)入線程處理，當(dāng)請求超過我們給的線程數(shù)量時，等一個線程跑完了再跑下一個，這樣就不會造成資源的浪費(fèi)和達(dá)到資源重復(fù)利用。

那么我們建立線程池的思路就有一下幾點：

• 控制線程，給予每個線程任務(wù)保證線程正常運(yùn)行。
• 限制線程數(shù)量，保證系統(tǒng)有足夠的運(yùn)行空間。
• 資源復(fù)用，保證每個線程運(yùn)行完成任務(wù)后能再度利用。
• 控制運(yùn)行時間，線程運(yùn)行超過一定時間后停止任務(wù)轉(zhuǎn)接下個任務(wù)，防止線程堵塞。

有了這些思路，我們就可以充分利用Python自帶的庫來構(gòu)建線程池了。

四、Python線程池構(gòu)建

1.構(gòu)建思路

第一步，我們需要在線程池里面創(chuàng)建出很多個線程。第二步，當(dāng)?shù)玫揭粋€請求時候，就使用一個線程來運(yùn)行·它。第三步，若多個任務(wù)則分配多個線程來運(yùn)行。當(dāng)其中一個線程運(yùn)行完它的任務(wù)之后，將再次進(jìn)行下一個任務(wù)使用。

2.實現(xiàn)庫功能函數(shù)

首先python標(biāo)準(zhǔn)庫里面是有threading庫的，但是該庫并沒有線程池這個模塊。要快速構(gòu)建線程池，可以利用concurrent.futures，該庫提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor兩個類，實現(xiàn)了對threading和multiprocessing的進(jìn)一步抽象。

這里我們只討論ThreadPoolExecutor：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

這里我們可以看JAVA關(guān)于線程池的設(shè)計：

構(gòu)造方法:

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, //核心線程數(shù)量
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int maximumPoolSize,// ? ? 最大線程數(shù)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? long keepAliveTime, // ? ? ? 最大空閑時間
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? TimeUnit unit, ? ? ? ? // ? ? ? ?時間單位
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? BlockingQueue<Runnable> workQueue, ? // ? 任務(wù)隊列
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ThreadFactory threadFactory, ? ?// 線程工廠
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? RejectedExecutionHandler handler ?// ?飽和處理機(jī)制
?? ?)?
{ ... }

參數(shù)和Python創(chuàng)建線程池是一樣的，python創(chuàng)建線程池：

#encoding:utf-8
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
#創(chuàng)建一個包含2條線程的線程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers = 2) ?#定義兩個線程

這樣就建立了一條簡單的線程池，其中最大線程數(shù)為2 .

def task(i):
? ? sleep_seconds = random.randint(1, 3) ? ?#隨機(jī)睡眠時間
? ? print('線程名稱：%s，參數(shù)：%s，睡眠時間：%s' % (threading.current_thread().name, i, sleep_seconds))
? ? time.sleep(sleep_seconds) ? #定義睡眠時間
for i in range(10):#創(chuàng)建十個任務(wù)
? ? future1 = pool.submit(task, i)

ThreadPoolExecutor（）

構(gòu)造線程池實例，傳入max_workers可以設(shè)置線程池中最多能同時運(yùn)行的線程數(shù)目

submit（）

提交線程需要執(zhí)行的任務(wù)（函數(shù)名和參數(shù)）到線程池中，立刻返回一個future對象。

result()

取task的執(zhí)行結(jié)果：

cancel()

取消該 Future 代表的線程任務(wù)。如果該任務(wù)正在執(zhí)行，不可取消，則該方法返回 False；否則，程序會取消該任務(wù)，并返回 True。

 調(diào)高點睡眠時間：

cancelled()

返回 Future 代表的線程任務(wù)是否被成功取消。

for i in range(5):#創(chuàng)建十個線程
? ? future1 = pool.submit(task, i)
? ? print(future1.cancelled())

running()

for i in range(5):#創(chuàng)建十個線程
? ? future1 = pool.submit(task, i)
? ? print(future1.running())

as_completed()

as_completed()方法是一個生成器，在沒有任務(wù)完成的時候，會阻塞，在有某個任務(wù)完成的時候，會yield這個任務(wù)，就能執(zhí)行for循環(huán)下面的語句，然后繼續(xù)阻塞住，循環(huán)到所有的任務(wù)結(jié)束。從結(jié)果也可以看出，先完成的任務(wù)會先通知主線程。

map()

除了submit，ThreadPoolExecutor還提供了map函數(shù)來添加線程，與常規(guī)的map類似，區(qū)別在于線程池的 map() 函數(shù)會為 iterables 的每個元素啟動一個線程，以并發(fā)方式來執(zhí)行 func 函數(shù). 同時，使用map函數(shù)，還會自動獲取返回值。

#向線程池提交5個任務(wù)
x = np.arange(5)
for i in pool.map(task,x):
? ? ? print('successful')

到此這篇關(guān)于Python線程池(thread pool)創(chuàng)建使用及實例代碼分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python線程池創(chuàng)建內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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