Python 多线程基础混乱

Question

我有以下代码：

import time
from threading import Thread

def fun1():
 time.sleep(5)

def fun2():
 time.sleep(5)

def fun3():
 time.sleep(5)

def fun4():
 time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
  t1 = Thread(target=fun1, args=())
  t2 = Thread(target=fun2, args=())
  t3 = Thread(target=fun3, args=())
  t4 = Thread(target=fun4, args=())
  t1.start()
  t2.start() 
  t3.start() 
  t4.start()
  start = time.clock()
  t1.join()
  t2.join()
  t3.join()
  t4.join()
  end = time.clock()
  print("Time Taken = ",end-start)

Que1: 一次只有一个线程被服务，意思是如果控制是线程t1，其余线程将等待。一旦线程 t2 发生上下文切换，其余所有线程（t1、t3 和 t4）将等待。这样理解对吗？

Que2：如果我对 Que1 的理解是正确的，总时间（开始 - 结束）应该是二十秒（与运行顺序方式而不是线程方式一样好）......但它是有点接近 5 秒....为什么？在一天结束时，线程正在按顺序（尽管不是全部）一个接一个地执行请外行解释一下terms.Where我的理解有误吗？

问题 3：如果我使用多处理做同样的事情怎么办？执行会有何不同？

Que4：假设（假设）fun1() 的代码对路由器 1 执行 1000 次重复计数 ping，耗时 1 分钟。类似地，fun2() 对路由器 2 执行 1000 次重复计数 ping，耗时 1 分钟。类似地，fun3() 对路由器 3 执行 1000 次重复计数 ping，耗时 1 分钟。

如果我按顺序执行此操作，总预期时间为 3 分钟（ping 到 R1，然后 ping 到 R2，然后 ping 到 R3）但是当我使用线程执行此操作时，总执行时间几乎接近 1 分钟。为什么？看不懂。

Answer 1

在 Python 中阻塞调用（sleep，等待 I/O 或锁定）释放 GIL，允许其他线程在被阻塞时运行，所以所有四个线程可以 sleep 并行，这就是您看到五秒延迟的原因。如果你想看到 GIL 竞争的影响，让线程函数做一些 CPU 绑定，例如

def fun():
    for _ in xrange(1000000000):
        pass

multiprocessing 不会改变 sleep 情况，因为您不受 GIL 限制，但它会改善 CPU 情况下的挂钟时间如果你有多个核心运行 on.

Answer 2

Q1：是

Q2：如果每个线程执行某项操作需要 5 秒的处理时间，那么您预计总时间为 20 秒。但是每个线程只休眠 5 秒，因此每个线程释放 GIL，从而允许其他线程运行 "in parallel"（仅在概念上），因为它等待休眠超时。

Q3：与 threads 不同，多处理创建的子进程每个运行可以在不同的处理器上并发（实际上是并行的）。但即使这些 sleeps 每个运行在不同的处理器上，它们仍然会在大约 5 秒内共同完成。如果它们运行在同一个处理器上，OS 的分时机制将以类似于 Python 的线程机制的方式确保它们在大约 5 分钟内完成。

Q4：和sleep是同一个概念。每个 ping 都不是 CPU 密集型的，因此它的线程很少拥有 GIL。这允许所有三个 ping 线程在概念上并行运行。

Answer 3

对于 python 中的多线程环境。我们有两种截然不同的任务：

CPU 绑定：比如加数字，运行ning for 循环......任何消耗 CPU 的活动。这种任务占用 GIL，因此它阻止了其他线程运行ning.
未CPU绑定（可能正在等待来自网络等外部资源的IO活动......）：睡眠系统调用不使用CPU所以它是这种类型。这种在等待 IO、睡眠超时时释放 GIL .. 所以其他线程可以锁定和运行ning。这就是为什么您的程序需要大约 5 秒的原因，因为您的所有线程都可以运行并行。

Python 多线程基础混乱

Python Multithreading basics confusion

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