一、多任务

之所以需要使用多进程或者是多线程，归根结底就是为了进行多任务的处理。那么，多核CPU实现多任务原理和单核CPU的多任务原理是什么呢。

单核CPU的多任务原理
操作系统轮流让各个任务交替执行。比如：QQ执行2毫秒，微信执行2毫秒....任务不断反复切换，但又因为CPU调度执行速度太快了，导致我们感觉就是所有的任务都在同时执行。
多核CPU实现多任务原理
真正的多任务只能在多核CPU上实现，但是由于任务数量远远多于CPU的核心数量。所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

一般情况下任务数往往大于你的CPU核心数,所以会出现一颗CPU执行多个任务的情况。而这，又引出了并发和并行的概念

并发和并行
因为CPU的核心与任务数的不同。所以又出现了并发和并行的概念。

并发：指的是任务数多余cpu核心数（你总有一颗CPU核心不止运行一个任务），所以只能通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已。可以借助单核CPU的多任务原理来进行理解）

并行：指的是任务数小于等于cpu核心数，即任务真的是一起执行的。效率最高。
实现多任务的几种方式：
1、多进程模式
2、多线程模式
3、协程模式
4、多进程+多线程模式

这里我们主要了解一下多进程和多线程的理论，后续将用代码介绍Python3的多进程和多线程

二、进程和线程

进程
对于操作系统而言，一个任务就是一个进程。进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位，每个资源都有自己的数据段、代码段和堆栈段
线程
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位（程序执行流的最小单元）。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
进程和线程的区别

（1）线程共享内存空间；进程的内存是独立的

（2）同一个进程的线程之间可以直接交流；两个进程想通信，必须通过一个中间代理来实现

（3）创建新线程很简单； 创建新进程需要对其父进程进行一次克隆

（4）一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；但是进程只能操作子进程

（5）改变主线程（如优先权），可能会影响其它线程；改变父进程，不影响子进程

多进程和多线程的优缺点
多进程
缺点：密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。

缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。

多线程
优点：密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。

缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。
多线程在Python里是鸡肋的说法
首先来介绍一下GIL：GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。一个线程想要执行，必须先拿到GIL。

在Python多线程下，每个线程的执行方式：
- 获取GIL
- 执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
- 释放GIL
在Python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整），进行释放。

而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。并且由于GIL锁存在，python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，python的多线程效率并不高。

在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。所以，每个CPU在同一时间只能执行一个线程。而每个进程有各自独立的GIL，所以多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

存在即合理，Python的多线程还是要进行分类讨论
CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等)，在这种情况下，由于计算工作多，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。

IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。

多核多线程比单核多线程更差，原因是单核下的多线程，每次释放GIL，唤醒的那个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行，但多核下，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。