一.Python垃圾收集 (GC)
- Garbage Collection (GC)
python的GC系统任务:为新生成的对象分配内存, 识别那些垃圾对象，并且从垃圾对象那回收内存。
python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集 两种机制为辅的策略
- 引用计数机制
1.python里一切皆对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject
2.PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少, 当引用计数为0时，该对象生命就结束了。
引用计数.png
*优点: 简单、实时性高
*缺点: 消耗资源、循环引用
- 标记-清除, 分代收集
用来回收引用计数无法清除的内存(循环引用等)
垃圾收集具体详解(https://www.cnblogs.com/pinganzi/p/6646742.html)
二.Python 性能之困
- 全局解释器锁 ( GIL : Global Interpreter Lock)
- python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
- GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解释器(CPython)时所引入的一个概念。
- Python代码的执行由Python解释器来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。
- 全局解释器锁造成任何时候一个进程中都只有一个 Python 线程能进入 CPU 执行；单个进程无法使用多个 CPU 核心。
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三.进程、线程、协程
- 进程
进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；
进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。
- 线程
线程也叫轻量级进程，它是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。线程的引入减小了程序并发执行时的开销，提高了操作系统的并发性能。线程没有自己的系统资源。 - 进程与线程的关系
(1)一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。
(2)资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。
(3)CPU分给线程，即真正在CPU上运行的是线程。
- 协程
协程，又称微线程，是一种用户态的轻量级线程。协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置，当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程。
(1)协程有极高的执行效率，因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销。
(2)协程是一个线程执行，所以想要利用多核CPU，最简单的方法是多进程+协程，这样既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率。
四, 说说下面几个概念：同步，异步，阻塞，非阻塞?
- 同步和异步是相对多个任务来说的
同步: 任务需要一个接一个执行.
异步: 任务可以同时进行,不需要等待前一个任务完成才执行- 阻塞和非阻塞是对于单个任务来说的
阻塞: 看单个任务会不会卡在某个阶段.
非阻塞: 不会去等待IO的返回.
五.并行和并发
并行：同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行。
并发：是伪并行，即看起来是同时运行，单个cpu+多道技术。
多道技术：内存中同时存入多道（多个）程序，cpu从一个进程快速切换到另外一个，使每个进程各自运行几十或几百毫秒，这样，虽然在某一个瞬间，一个cpu只能执行一个任务，但在1秒内，cpu却可以运行多个进程，这就给人产生了并行的错觉，即伪并发，以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行（多个cpu共享同一个物理内存）。
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