引言&动机
考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？
在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的。即使子任务相互独立，互相无关(即，一个子任务的结果不影响其它子 任务的结果)时也是这样。
HUGOMORE42
对于上边的问题，如果使用一个执行序列来完成，我们大约需要花费 10000*0.1 + 10000 = 11000 秒。这个时间显然是太长了。
那我们有没有可能在执行计算的同时取数据呢？或者是同时处理几条数据呢？如果可以，这样就能大幅提高任务的效率。这就是多线程编程的目的。
对于本质上就是异步的， 需要有多个并发事务，各个事务的运行顺序可以是不确定的，随机的，不可预测的问题，多线程是最理想的解决方案。这样的任务可以被分成多个执行流，每个流都有一个要完成的目标，然后将得到的结果合并，得到最终的结果。
线程和进程
什么是进程
进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次 执行。每个进程都有自己的地址空间，内存，数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据。操作系 统管理在其上运行的所有进程，并为这些进程公平地分配时间。进程也可以通过 fork 和 spawn 操作 来完成其它的任务。不过各个进程有自己的内存空间，数据栈等，所以只能使用进程间通讯(IPC)， 而不能直接共享信息。
什么是线程
线程(有时被称为轻量级进程)跟进程有些相似，不同的是，所有的线程运行在同一个进程中， 共享相同的运行环境。它们可以想像成是在主进程或“主线程”中并行运行的“迷你进程”。
线程状态如图
graph TB
A[新建]-->|启动|B[就绪]
B-->|运行|C[运行]
C-->|运行|B[就绪]
C-->|阻塞条件|E[阻塞]
E-->|阻塞条件|C[运行]
C-->|结束|D[死亡]
线程状态如图
线程有开始，顺序执行和结束三部分。它有一个自己的指令指针，记录自己运行到什么地方。 线程的运行可能被抢占(中断)，或暂时的被挂起(也叫睡眠)，让其它的线程运行，这叫做让步。 一个进程中的各个线程之间共享同一片数据空间，所以线程之间可以比进程之间更方便地共享数据以及相互通讯。
当然，这样的共享并不是完全没有危险的。如果多个线程共同访问同一片数据，则由于数据访 问的顺序不一样，有可能导致数据结果的不一致的问题。这叫做竞态条件(race condition)。
线程一般都是并发执行的，不过在单 CPU 的系统中，真正的并发是不可能的，每个线程会被安排成每次只运行一小会，然后就把 CPU 让出来，让其它的线程去运行。由于有的函数会在完成之前阻塞住，在没有特别为多线程做修改的情 况下，这种“贪婪”的函数会让 CPU 的时间分配有所倾斜。导致各个线程分配到的运行时间可能不 尽相同，不尽公平。
Python、线程和全局解释器锁
全局解释器锁(GIL)
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL）。
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
尽管Python完全支持多线程编程， 但是解释器的C语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。 实际上，解释器被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。
在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行:
- 设置GIL
- 切换到一个线程去执行
- 运行
- 指定数量的字节码指令
- 线程主动让出控制（可以调用time.sleep(0))
- 把线程设置完睡眠状态
- 解锁GIL
- 再次重复以上步骤
对所有面向 I/O 的(会调用内建的操作系统 C 代码的)程序来说，GIL 会在这个 I/O 调用之 前被释放，以允许其它的线程在这个线程等待 I/O 的时候运行。如果某线程并未使用很多 I/O 操作， 它会在自己的时间片内一直占用处理器(和 GIL)。也就是说，I/O 密集型的 Python 程序比计算密集 型的程序更能充分利用多线程环境的好处。
退出线程
当一个线程结束计算，它就退出了。线程可以调用 thread.exit()之类的退出函数，也可以使用 Python 退出进程的标准方法，如 sys.exit()或抛出一个 SystemExit 异常等。不过，你不可以直接 “杀掉”("kill")一个线程。
在 Python 中使用线程
在 Win32 和 Linux, Solaris, MacOS, *BSD 等大多数类 Unix 系统上运行时，Python 支持多线程 编程。Python 使用 POSIX 兼容的线程，即 pthreads。
默认情况下，只要在解释器中
>> import thread
如果没有报错，则说明线程可用。
Python 的 threading 模块
Python 供了几个用于多线程编程的模块，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模块允许程序员创建和管理线程。thread 模块 供了基本的线程和锁的支持，而 threading 供了更高级别，功能更强的线程管理的功能。Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构。
核心 示:避免使用 thread 模块
出于以下几点考虑，我们不建议您使用 thread 模块。
- 更高级别的 threading 模块更为先 进，对线程的支持更为完善，而且使用 thread 模块里的属性有可能会与 threading 出现冲突。其次， 低级别的 thread 模块的同步原语很少(实际上只有一个)，而 threading 模块则有很多。
- 对于你的进程什么时候应该结束完全没有控制，当主线程结束 时，所有的线程都会被强制结束掉，没有警告也不会有正常的清除工作。我们之前说过，至少 threading 模块能确保重要的子线程退出后进程才退出。
thread 模块
除了产生线程外，thread 模块也提供了基本的同步数 据结构锁对象(lock object，也叫原语锁，简单锁，互斥锁，互斥量，二值信号量)。
thread 模块函数
- start_new_thread(function, args, kwargs=None)：产生一个新的线程，在新线程中用指定的参数和可选的 kwargs 来调用这个函数。
- allocate_lock()：分配一个 LockType 类型的锁对象
- exit()：让线程退出
- acquire(wait=None)：尝试获取锁对象
- locked()：如果获取了锁对象返回 True，否则返回 False
- release()：释放锁
下面是一个使用 thread 的例子：
import thread
from time import sleep, time
def loop(num):
print('start loop at:', time())
sleep(num)
print('loop done at:', time())
def loop1(num):
print('start loop 1 at:', time())
sleep(num)
print('loop 1 done at:', time())
def main():
print('starting at:', time())
thread.start_new_thread(loop, (4,))
thread.start_new_thread(loop1, (5,))
sleep(6)
print('all DONE at:', time())
if __name__ == '__main__':
main()
('starting at:', 1489387024.886667)
('start loop at:', 1489387024.88705)
('start loop 1 at:', 1489387024.887277)
('loop done at:', 1489387028.888182)
('loop 1 done at:', 1489387029.888904)
('all DONE at:', 1489387030.889918)
start_new_thread()要求一定要有前两个参数。所以，就算我们想要运行的函数不要参数，也要传一个空的元组。
为什么要加上sleep(6)这一句呢? 因为，如果我们没有让主线程停下来，那主线程就会运行下一条语句，显示 “all done”，然后就关闭运行着 loop()和 loop1()的两个线程，退出了。
我们有没有更好的办法替换使用sleep() 这种不靠谱的同步方式呢？答案是使用锁，使用了锁，我们就可以在两个线程都退出之后马上退出。
#! -*- coding: utf-8 -*-
import thread
from time import sleep, time
loops = [4, 2]
def loop(nloop, nsec, lock):
print('start loop %s at: %s' % (nloop, time()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at: %s' % (nloop, time()))
# 每个线程都会被分配一个事先已经获得的锁，在 sleep()的时间到了之后就释放 相应的锁以通知主线程，这个线程已经结束了。
lock.release()
def main():
print('starting at:', time())
locks = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops:
# 调用 thread.allocate_lock()函数创建一个锁的列表
lock = thread.allocate_lock()
# 分别调用各个锁的 acquire()函数获得, 获得锁表示“把锁锁上”
lock.acquire()
locks.append(lock)
for i in nloops:
# 创建线程，每个线程都用各自的循环号，睡眠时间和锁为参数去调用 loop()函数
thread.start_new_thread(loop, (i, loops[i], locks[i]))
for i in nloops:
# 在线程结束的时候，线程要自己去做解锁操作
# 当前循环只是坐在那一直等(达到暂停主 线程的目的)，直到两个锁都被解锁为止才继续运行。
while locks[i].locked(): pass
print('all DONE at:', time())
if __name__ == '__main__':
main()
为什么我们不在创建锁的循环里创建线程呢?有以下几个原因:
- 我们想到实现线程的同步，所以要让“所有的马同时冲出栅栏”。
- 获取锁要花一些时间，如果你的 线程退出得“太快”，可能会导致还没有获得锁，线程就已经结束了的情况。
threading 模块
threading 模块不仅提供了 Thread 类，还 供了各 种非常好用的同步机制。
下面是threading 模块里所有的对象：
- Thread： 表示一个线程的执行的对象
- Lock： 锁原语对象(跟 thread 模块里的锁对象相同)
- RLock： 可重入锁对象。使单线程可以再次获得已经获得了的锁(递归锁定)。
- Condition： 条件变量对象能让一个线程停下来，等待其它线程满足了某个“条件”。 如，状态的改变或值的改变。
- Event： 通用的条件变量。多个线程可以等待某个事件的发生，在事件发生后， 所有的线程都会被激活。
- Semaphore： 为等待锁的线程 供一个类似“等候室”的结构
- BoundedSemaphore： 与 Semaphore 类似，只是它不允许超过初始值
- Timer： 与 Thread 相似，只是，它要等待一段时间后才开始运行。
守护线程
另一个避免使用 thread 模块的原因是，它不支持守护线程。当主线程退出时，所有的子线程不 论它们是否还在工作，都会被强行退出。有时，我们并不期望这种行为，这时，就引入了守护线程 的概念
threading 模块支持守护线程，它们是这样工作的:守护线程一般是一个等待客户请求的服务器， 如果没有客户 出请求，它就在那等着。如果你设定一个线程为守护线程，就表示你在说这个线程 是不重要的，在进程退出的时候，不用等待这个线程退出。
如果你的主线程要退出的时候，不用等待那些子线程完成，那就设定这些线程的 daemon 属性。 即，在线程开始(调用 thread.start())之前，调用 setDaemon()函数设定线程的 daemon 标志 (thread.setDaemon(True))就表示这个线程“不重要”
如果你想要等待子线程完成再退出，那就什么都不用做，或者显式地调用 thread.setDaemon(False)以保证其 daemon 标志为 False。你可以调用 thread.isDaemon()函数来判 断其 daemon 标志的值。新的子线程会继承其父线程的 daemon 标志。整个 Python 会在所有的非守护 线程退出后才会结束,即进程中没有非守护线程存在的时候才结束。
Thread 类
Thread类提供了以下方法:
- run(): 用以表示线程活动的方法。
- start():启动线程活动。
- join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
- is_alive(): 返回线程是否活动的。
- name(): 设置/返回线程名。
- daemon(): 返回/设置线程的 daemon 标志，一定要在调用 start()函数前设置
用 Thread 类，你可以用多种方法来创建线程。我们在这里介绍三种比较相像的方法。
- 创建一个Thread的实例，传给它一个函数
- 创建一个Thread的实例，传给它一个可调用的类对象
- 从Thread派生出一个子类，创建一个这个子类的实例
下边是三种不同方式的创建线程的示例：
#! -*- coding: utf-8 -*-
# 创建一个Thread的实例，传给它一个函数
import threading
from time import sleep, time
loops = [4, 2]
def loop(nloop, nsec, lock):
print('start loop %s at: %s' % (nloop, time()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at: %s' % (nloop, time()))
# 每个线程都会被分配一个事先已经获得的锁，在 sleep()的时间到了之后就释放 相应的锁以通知主线程，这个线程已经结束了。
def main():
print('starting at:', time())
threads = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops:
t = threading.Thread(target=loop, args=(i, loops[i]))
threads.append(t)
for i in nloops:
# start threads
threads[i].start()
for i in nloops:
# wait for all
# join()会等到线程结束，或者在给了 timeout 参数的时候，等到超时为止。
# 使用 join()看上去 会比使用一个等待锁释放的无限循环清楚一些(这种锁也被称为"spinlock")
threads[i].join() # threads to finish
print('all DONE at:', time())
if __name__ == '__main__':
main()
与传一个函数很相似的另一个方法是在创建线程的时候，传一个可调用的类的实例供线程启动 的时候执行——这是多线程编程的一个更为面向对象的方法。相对于一个或几个函数来说，由于类 对象里可以使用类的强大的功能，可以保存更多的信息，这种方法更为灵活
#! -*- coding: utf-8 -*-
# 创建一个 Thread 的实例，传给它一个可调用的类对象
from threading import Thread
from time import sleep, time
loops = [4, 2]
class ThreadFunc(object):
def __init__(self, func, args, name=""):
self.name = name
self.func = func
self.args = args
def __call__(self):
# 创建新线程的时候，Thread 对象会调用我们的 ThreadFunc 对象，这时会用到一个特殊函数 __call__()。
self.func(*self.args)
def loop(nloop, nsec):
print('start loop %s at: %s' % (nloop, time()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at: %s' % (nloop, time()))
def main():
print('starting at:', time())
threads = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops:
t = Thread(target=ThreadFunc(loop, (i, loops[i]), loop.__name__))
threads.append(t)
for i in nloops:
# start threads
threads[i].start()
for i in nloops:
# wait for all
# join()会等到线程结束，或者在给了 timeout 参数的时候，等到超时为止。
# 使用 join()看上去 会比使用一个等待锁释放的无限循环清楚一些(这种锁也被称为"spinlock")
threads[i].join() # threads to finish
print('all DONE at:', time())
if __name__ == '__main__':
main()
最后一个例子介绍如何子类化 Thread 类，这与上一个例子中的创建一个可调用的类非常像。使 用子类化创建线程(第 29-30 行)使代码看上去更清晰明了。
#! -*- coding: utf-8 -*-
# 创建一个 Thread 的实例，传给它一个可调用的类对象
from threading import Thread
from time import sleep, time
loops = [4, 2]
class MyThread(Thread):
def __init__(self, func, args, name=""):
super(MyThread, self).__init__()
self.name = name
self.func = func
self.args = args
def getResult(self):
return self.res
def run(self):
# 创建新线程的时候，Thread 对象会调用我们的 ThreadFunc 对象，这时会用到一个特殊函数 __call__()。
print 'starting', self.name, 'at:', time()
self.res = self.func(*self.args)
print self.name, 'finished at:', time()
def loop(nloop, nsec):
print('start loop %s at: %s' % (nloop, time()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at: %s' % (nloop, time()))
def main():
print('starting at:', time())
threads = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops:
t = MyThread(loop, (i, loops[i]), loop.__name__)
threads.append(t)
for i in nloops:
# start threads
threads[i].start()
for i in nloops:
# wait for all
# join()会等到线程结束，或者在给了 timeout 参数的时候，等到超时为止。
# 使用 join()看上去 会比使用一个等待锁释放的无限循环清楚一些(这种锁也被称为"spinlock")
threads[i].join() # threads to finish
print('all DONE at:', time())
if __name__ == '__main__':
main()
除了各种同步对象和线程对象外，threading 模块还 供了一些函数。
- active_count(): 当前活动的线程对象的数量
- current_thread(): 返回当前线程对象
- enumerate(): 返回当前活动线程的列表
- settrace(func): 为所有线程设置一个跟踪函数
- setprofile(func): 为所有线程设置一个 profile 函数
Lock & RLock
原语锁定是一个同步原语，状态是锁定或未锁定。两个方法acquire()和release() 用于加锁和释放锁。
RLock 可重入锁是一个类似于Lock对象的同步原语，但同一个线程可以多次调用。
Lock 不支持递归加锁，也就是说即便在同 线程中，也必须等待锁释放。通常建议改 RLock， 它会处理 "owning thread" 和 "recursion level" 状态，对于同 线程的多次请求锁 为，只累加
计数器。每次调 release() 将递减该计数器，直到 0 时释放锁，因此 acquire() 和 release() 必须 要成对出现。
from time import sleep
from threading import current_thread, Thread
lock = Rlock()
def show():
with lock:
print current_thread().name, i
sleep(0.1)
def test():
with lock:
for i in range(3):
show(i)
for i in range(2):
Thread(target=test).start()
Event
事件用于在线程间通信。一个线程发出一个信号，其他一个或多个线程等待。
Event 通过通过 个内部标记来协调多线程运 。 法 wait() 阻塞线程执 ，直到标记为 True。 set() 将标记设为 True，clear() 更改标记为 False。isSet() 用于判断标记状态。
from threading import Event
def test_event():
e = Event()
def test():
for i in range(5):
print 'start wait'
e.wait()
e.clear() # 如果不调用clear()，那么标记一直为 True，wait()就不会发生阻塞行为
print i
Thread(target=test).start()
return e
e = test_event()
Condition
条件变量和 Lock 参数一样，也是一个，也是一个同步原语，当需要线程关注特定的状态变化或事件的发生时使用这个锁定。
可以认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态，直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知；得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法：
Condition([lock/rlock])
Condition 有以下这些方法：
- acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。
- wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
- notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
- notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
from threading import Condition, current_thread, Thread
con = Condition()
def tc1():
with con:
for i in range(5):
print current_thread().name, i
sleep(0.3)
if i == 3:
con.wait()
def tc2():
with con:
for i in range(5):
print current_thread().name, i
sleep(0.1)
con.notify()
Thread(target=tc1).start()
Thread(target=tc2).start()
Thread-1 0
Thread-1 1
Thread-1 2
Thread-1 3 # 让出锁
Thread-2 0
Thread-2 1
Thread-2 2
Thread-2 3
Thread-2 4
Thread-1 4 # 重新获取锁，继续执
只有获取锁的线程才能调用 wait() 和 notify()，因此必须在锁释放前调用。
当 wait() 释放锁后，其他线程也可进入 wait 状态。notifyAll() 激活所有等待线程，让它们去抢锁然后完成后续执行。
生产者-消费者问题和 Queue 模块
现在我们用一个经典的(生产者消费者)例子来介绍一下 Queue模块。
生产者消费者的场景是： 生产者生产货物，然后把货物放到一个队列之类的数据结构中，生产货物所要花费的时间无法预先确定。消费者消耗生产者生产的货物的时间也是不确定的。
常用的 Queue 模块的属性:
- queue(size): 创建一个大小为size的Queue对象。
- qsize(): 返回队列的大小(由于在返回的时候，队列可能会被其它线程修改，所以这个值是近似值)
- empty(): 如果队列为空返回 True，否则返回 False
- full(): 如果队列已满返回 True，否则返回 False
- put(item,block=0): 把item放到队列中，如果给了block(不为0)，函数会一直阻塞到队列中有空间为止
- get(block=0): 从队列中取一个对象，如果给了 block(不为 0)，函数会一直阻塞到队列中有对象为止
Queue 模块可以用来进行线程间通讯，让各个线程之间共享数据。
现在，我们创建一个队列，让 生产者(线程)把新生产的货物放进去供消费者(线程)使用。
#! -*- coding: utf-8 -*-
from Queue import Queue
from random import randint
from time import sleep, time
from threading import Thread
class MyThread(Thread):
def __init__(self, func, args, name=""):
super(MyThread, self).__init__()
self.name = name
self.func = func
self.args = args
def getResult(self):
return self.res
def run(self):
# 创建新线程的时候，Thread 对象会调用我们的 ThreadFunc 对象，这时会用到一个特殊函数 __call__()。
print 'starting', self.name, 'at:', time()
self.res = self.func(*self.args)
print self.name, 'finished at:', time()
# writeQ()和 readQ()函数分别用来把对象放入队列和消耗队列中的一个对象。在这里我们使用 字符串'xxx'来表示队列中的对象。
def writeQ(queue):
print 'producing object for Q...'
queue.put('xxx', 1)
print "size now", queue.qsize()
def readQ(queue):
queue.get(1)
print("consumed object from Q... size now", queue.qsize())
def writer(queue, loops):
# writer()函数只做一件事，就是一次往队列中放入一个对象，等待一会，然后再做同样的事
for i in range(loops):
writeQ(queue)
sleep(1)
def reader(queue, loops):
# reader()函数只做一件事，就是一次从队列中取出一个对象，等待一会，然后再做同样的事
for i in range(loops):
readQ(queue)
sleep(randint(2, 5))
# 设置有多少个线程要被运行
funcs = [writer, reader]
nfuncs = range(len(funcs))
def main():
nloops = randint(10, 20)
q = Queue(32)
threads = []
for i in nfuncs:
t = MyThread(funcs[i], (q, nloops), funcs[i].__name__)
threads.append(t)
for i in nfuncs:
threads[i].start()
for i in nfuncs:
threads[i].join()
print threads[i].getResult()
print 'all DONE'
if __name__ == '__main__':
main()
FAQ
进程与线程。线程与进程的区别是什么?
进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次 执行。每个进程都有自己的地址空间，内存，数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据。
线程(有时被称为轻量级进程)跟进程有些相似，不同的是，所有的线程运行在同一个进程中， 共享相同的运行环境。它们可以想像成是在主进程或“主线程”中并行运行的“迷你进程”。
这篇文章很好的解释了 线程和进程的区别，推荐阅读: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html
Python 的线程。在 Python 中，哪一种多线程的程序表现得更好，I/O 密集型的还是计算 密集型的?
由于GIL的缘故，对所有面向 I/O 的(会调用内建的操作系统 C 代码的)程序来说，GIL 会在这个 I/O 调用之 前被释放，以允许其它的线程在这个线程等待 I/O 的时候运行。如果某线程并未使用很多 I/O 操作， 它会在自己的时间片内一直占用处理器(和 GIL)。也就是说，I/O 密集型的 Python 程序比计算密集 型的程序更能充分利用多线程环境的好处。
线程。你认为，多 CPU 的系统与一般的系统有什么大的不同?多线程的程序在这种系统上的表现会怎么样?
Python的线程就是C语言的一个pthread，并通过操作系统调度算法进行调度（例如linux是CFS）。为了让各个线程能够平均利用CPU时间，python会计算当前已执行的微代码数量，达到一定阈值后就强制释放GIL。而这时也会触发一次操作系统的线程调度（当然是否真正进行上下文切换由操作系统自主决定）。
伪代码
while True:
acquire GIL
for i in 1000:
do something
release GIL
/* Give Operating System a chance to do thread scheduling */
这种模式在只有一个CPU核心的情况下毫无问题。任何一个线程被唤起时都能成功获得到GIL（因为只有释放了GIL才会引发线程调度）。
但当CPU有多个核心的时候，问题就来了。从伪代码可以看到，从release GIL到acquire GIL之间几乎是没有间隙的。所以当其他在其他核心上的线程被唤醒时，大部分情况下主线程已经又再一次获取到GIL了。这个时候被唤醒执行的线程只能白白的浪费CPU时间，看着另一个线程拿着GIL欢快的执行着。然后达到切换时间后进入待调度状态，再被唤醒，再等待，以此往复恶性循环。
简单的总结下就是：Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。
线程池。修改 生成者消费者 的代码，不再是一个生产者和一个消费者，而是可以有任意个 消费者线程(一个线程池)，每个线程可以在任意时刻处理或消耗任意多个产品。
参考文章
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