執行緒 記憶體共享
執行緒同時修改同乙份資料時必須加鎖，mutex互斥鎖
遞迴鎖def fun（n）:
code
t = threading.thread(target=run,args=(n,))
t.start()
t.join()#必須要等待執行緒執行完才能往下執行
守護執行緒t.setdaemon()必須在start（）上定義，主線程不必等待守護執行緒的結束
io操作不占用cpu ，計算操作占用cpu
python多執行緒其實是單核操作：不適合cpu密集操作型的任務，適合io操作密集型的任務。
程序之間互訪資料multiprocessing.process(target = f,args = (q,)：
通過multiprocessing.queue()共享：其實是在子程序中轉殖乙份queue，然後通過pickle序列化實現兩個queue之間的通訊，該過程直接通過python底層實現，無需使用者操作。
管道：parent_conn, child_conn = multiprocessing.pipe(); p = multiprocessing.process(target=f,args=child_conn,)) 通過parent_conn, child_conn的send和recv來傳遞資料。
以上兩個都是傳遞資料。
通過manager可以實現真正的資料共享。
程序鎖程序池：multiprocessing.pool()。可以定義程序池可執行程序數量。最後pool.close()； pool.join().
協程：微執行緒，是一種使用者態的輕量級執行緒，cpu根本不知道。協程擁有自己的暫存器上下文和棧。。。
協程的好處：1、無需執行緒上下文切換的開銷；2、無需原子操作鎖定及同步的開銷；方便切換控制流，簡化程式設計模型；高併發、高擴充套件、低成本。 缺點：無法利用多核資源，
需要匯入gevent包，使用import greenlet：gr1 = greenlet(test1)
通常，我們寫伺服器處理模型的程式時，有以下幾種模型：
（1）每收到乙個請求，建立乙個新的程序，來處理該請求；
（2）每收到乙個請求，建立乙個新的執行緒，來處理該請求；
（3）每收到乙個請求，放入乙個事件列表，讓主程序通過非阻塞i/o方式來處理請求
上面的幾種方式，各有千秋，
第（1）中方法，由於建立新的程序的開銷比較大，所以，會導致伺服器效能比較差,但實現比較簡單。
第（2）種方式，由於要涉及到執行緒的同步，有可能會面臨死鎖等問題。
第（3）種方式，在寫應用程式**時，邏輯比前面兩種都複雜。
綜合考慮各方面因素，一般普遍認為第（3）種方式是大多數網路伺服器採用的方式
使用者空間和核心空間
現在作業系統都是採用虛擬儲存器，那麼對於32位作業系統而言，它的定址空間為4g。作業系統的核心是核心，獨立於記憶體的應用程式，可以訪問受保護的記憶體空間，也有訪問底層硬體裝置的所有許可權。
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