multiprocess

[TOC] 一、什么是GIL GIL（解释器全局锁） 从名字上看能告诉我们很多东西，很显然，这是一个加在解释器上的全局（从解释器的角度看）锁（从互斥或者类似角度看）。 首先来看回顾一下什么是锁： 为什么加锁 由于多线程共享进程的资源和地址空间，因此，在对这些公共资源进行操作时，为了防止这些公共资源出现异常的结果，必须考虑线程的同步和互斥问题。 加锁的作用 1、用于非线程安全，2、控制一段代码，确保其不产生调度混乱。 GIL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.) 在CPython中，全局解释器锁(global interpreter lock, GIL

本文描述基于 prometheus-client (0.8.0) 版本。 Client 存储数据的方法与问题 官方 client 用于存储数据（不管是什么 Metric 类型）使用的是一个 ValueClass 对象，默认情况下定义是： class MutexValue(object): """A float protected by a mutex.""" _multiprocess = False def __init__(self, typ, metric_name, name, labelnames, labelvalues, **kwargs): self._value = 0.0 self._lock = Lock() def inc(self, amount): with self._lock: self._value += amount def set(self, value): with self._lock: self._value = value def get(self): with self._lock: return self._value 使用这个对象而不是 float 的目的主要应该是为了在多线程情况下加锁。 显然这个值是不能在多进程场景下共享的，而多进程模式对于 Python 来说又是一种非常常用的模式，因此出现了一个

介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程。 Python的多进程编程与multiprocess模块 python的多进程编程主要依靠multiprocess模块。我们先对比两段代码，看看多进程编程的优势。我们模拟了一个非常耗时的任务，计算8的20次方，为了使这个任务显得更耗时，我们还让它sleep 2秒。第一段代码是单进程计算(代码如下所示)，我们按顺序执行代码，重复计算2次，并打印出总共耗时。 import time import os def long_time_task(): print ( ' 当前进程: {} ' .format(os.getpid())) time.sleep( 2 ) print ( " 结果: {} " .format(8 ** 20 )) if __name__ == " __main__ " : print ( ' 当前母进程: {} ' .format(os.getpid())) start = time.time() for i in range(2 ): long_time_task() end = time.time() print ( " 用时{}秒 " .format((end-start))) 输出结果如下，总共耗时4秒，至始至终只有一个进程14236

Python3 多进程编程(Multiprocess programming) 为什么使用多进程 具体用法 Python多线程的通信 进程对列Queue 生产者消费者问题 JoinableQueue Queue实例 管道Pipe Python3 多进程编程(Multiprocess programming) 为什么使用多进程   python中的多线程其实并不是真正的多线程，不能充分地使用多核CPU的资源，此时需要使用需要使用多进程解决问题。 具体用法   Python中的多进程是通过 multiprocessing 模块来实现的，和多线程的 threading.Thread 类似，利用 multiprocessing.Process 来创建一个进程对象。进程对象的方法和线程对象的方法类似，也有start(), join()等。 直接启用 <details> <summary>代码实例</summary> import multiprocessing from time import sleep def clock(interval): i = 0 while i<5: i += 1 print(f"Run >>> {i}") sleep(interval) print("Ending!") if __name__ == '__main__': p =

为什么 相比起 C ，Python 有自己的内存管理，不需开发者自己管理内存。虽然方便，但有时候，我们可能会遇到内存占用过高，内存泄漏，甚至 OOM 的情况。这时，就需要我们做内存诊断，了解自己的代码：内存主要被分配在哪里，是否有无法释放的内存，又有多少内存会很快被释放，进程在高峰时占用多少内存，在低谷时占用多少内存。 怎么办 要了解进程的内存使用情况，我们可能首先会想到使用 TOP 命令，查看进程内存的使用情况。TOP 命令能够实时查看到进程对各种资源的使用情况，也是我们经常会使用的Linux命令。而在 Python 中，通过 psutil 模块也能很好的获取到这些信息。 这两个工具十分的强大，但是也很基础。TOP命令不方便从更多的维度诊断问题，比如难以从时间维度诊断内存，只能统计当前整个进程的内存使用情况，与代码脱离。而 psutil 十分强大，可以和代码结合，但是对逻辑代码侵入性太强，比如想在某个函数前后统计内存的使用情况，就需要在原有代码的基础上插桩，产生不必要的耦合，而不侵入逻辑代码则又和使用命令行没有太大区别。 这个时候，有经验的朋友可能会想到 line_profiler。line_profiler 是用于对函数进行逐行分析的模块，只需要通过装饰器，就可以计算出函数内每一行代码的执行时间，以提供时间维度的性能诊断。那么在内存维度上，是不是也有类似的模块呢？bingo