进程

什么是进程

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。

简而言之，进程是操作系统中最小的资源分配单位。

进程调度

要想多个进程交替运行，操作系统必须对这些进程进行调度，这个调度也不是随即进行的，而是需要遵循一定的法则，由此就有了进程的调度算法。

先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。

短作业（进程）优先调度算法（SJ/PF）是指对短作业或短进程优先调度的算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业（进程）被及时处理；作业的长短只是被估算出来的。

  时间片轮转(Round Robin，RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中，需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片，例如，几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片，但又未完成要求的任务，则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾，等待下一次调度。同时，进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。
      显然，轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺，而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配，其中包含有不可抢占资源，所以作业调度不使用轮转法。
在轮转法中，时间片长度的选取非常重要。首先，时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短，则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加，从而加重系统开销。反过来，如果时间片长度选择过长，例如，一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕，则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。
      在轮转法中，加入到就绪队列的进程有3种情况：
      一种是分给它的时间片用完，但进程还未完成，回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
      另一种情况是分给该进程的时间片并未用完，只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
      第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。
      如果对这些进程区别对待，给予不同的优先级和时间片从直观上看，可以进一步改善系统服务质量和效率。例如，我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列，每个队列按FCFS原则排列，各队列之间的进程享有不同的优先级，但同一队列内优先级相同。这样，当一个进程在执行完它的时间片之后，或从睡眠中被唤醒以及被创建之后，将进入不同的就绪队列。  

前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法，仅照顾了短进程而忽略了长进程，而且如果并未指明进程的长度，则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。
而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间，而且还可以满足各种类型进程的需要，因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
(2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。

(3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分配给新到的高优先权进程。

进程的并行与并发

并行 : 并行是指两者同时执行，比如赛跑，两个人都在不停的往前跑；（资源够用，比如三个线程，四核的CPU ）

并发 : 并发是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，比如一段路(单核CPU资源)同时只能过一个人，A走一段后，让给B，B用完继续给A ，交替使用，目的是提高效率。

区别:

并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。

同步异步阻塞非阻塞

状态介绍

进程三状态：就绪，运行，阻塞

　　（1）就绪(Ready)状态

　　当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。

　　（2）执行/运行（Running）状态当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。

　　（3）阻塞(Blocked)状态正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。

同步和异步

同步：一件事情做完再做另一件事情

异步：同时做多件事情

阻塞与非阻塞

阻塞：程序遇到recv， accept， recvfrom， input， sleep等会让整个进程进入阻塞队列

非阻塞：进程只会在就绪和运行状态中切换

同步阻塞：不能充分利用CPU

异步非阻塞：过度利用CPU

同步阻塞形式
　　效率最低。拿上面的例子来说，就是你专心排队，什么别的事都不做。

异步阻塞形式
　　如果在银行等待办理业务的人采用的是异步的方式去等待消息被触发（通知），也就是领了一张小纸条，假如在这段时间里他不能离开银行做其它的事情，那么很显然，这个人被阻塞在了这个等待的操作上面；

　　异步操作是可以被阻塞住的，只不过它不是在处理消息时阻塞，而是在等待消息通知时被阻塞。

同步非阻塞形式
　　实际上是效率低下的。

　　想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有，如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话，这个程序需要在这两种不同的行为之间来回的切换，效率可想而知是低下的。

异步非阻塞形式
　　效率更高，

　　因为打电话是你(等待者)的事情，而通知你则是柜台(消息触发机制)的事情，程序没有在两种不同的操作中来回切换。

　　比如说，这个人突然发觉自己烟瘾犯了，需要出去抽根烟，于是他告诉大堂经理说，排到我这个号码的时候麻烦到外面通知我一下，那么他就没有被阻塞在这个等待的操作上面，自然这个就是异步+非阻塞的方式了。

　　

很多人会把同步和阻塞混淆，是因为很多时候同步操作会以阻塞的形式表现出来，同样的，很多人也会把异步和非阻塞混淆，因为异步操作一般都不会在真正的IO操作处被阻塞。

multiprocess模块

multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多，为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。

multiprocess.process模块

process模块介绍

process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

参数介绍：
1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
5 name为子进程的名称

　　

1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
3 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
5 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
2 p.name:进程的名称
3 p.pid：进程的pid
4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来，import 的时候  ，就不会递归运行了。

使用process模块创建进程

import time
from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name)
    print('我是子进程')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    time.sleep(1)
    print('执行主进程的内容了')

import os
from multiprocessing import Process

def func(arg):
    print('子进程%s:'%arg, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        Process(traget=func, args=(i,)).start()

import os
import time
from multiprocessing import Process
#
# def func(arg):
#     for i in range(10):
#         time.sleep(0.3)
#         print('子进程%s:'%arg, os.getpid(), os.getppid())
#
# if __name__ == '__main__':
#     print('主进程', os.getpid(), os.getppid())
#     p = Process(target=func, args=(1,))
#     p.start()
#     for i in range(10):
#         time.sleep(0.3)
#         print('*'*i)
#     print('父进程')

count = 100
def func():
    global count
    count -= 1
    print('子进程:', count)  # 99

if __name__ == '__main__':
    print('主进程', os.getpid(), os.getppid())
    p = Process(target=func)
    p.start()
    print(count)  # 100
    time.sleep(2)
    print('主进程:', count)  # 100



def func(arg):
    print('子进程%s'%arg, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        Process(target=func, args=(i, )).start()

子进程与父进程之间的关系

1.父进程与子进程的启动是异步的
父进程只负责通知操作系统启动子进程
接下来的工作由操作系统接手， 父进程继续执行

2.父进程执行完毕之后并不回直接结束程序， 而是会等待所有的子进程都执行完毕之后才结束
    父进程要负责回收子进程的资源

　　

守护进程

会随着主进程的结束而结束。

主进程创建守护进程

　　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止

　　其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

def func1():
    count = 1
    while True:
        time.sleep(0.5)
        print(count*'*')
        count += 1

def func2():
    print('func2 start')
    time.sleep(5)
    print('func2 end')

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=func1)
    p1.daemon = True
    p1.start()
    Process(target=func2).start()
    time.sleep(3)
    print('主进程')

# 如果主进程代码已经执行完毕，但是子进程还没执行完，守护进程都不会继续执行
# 守护进程会随着主进程的代码执行完毕而结束
# 主进程会等待子进程结束，守护进程只等待主进程代码结束就结束了

　　

进程同步(multiprocess.Lock、multiprocess.Semaphore、multiprocess.Event)

锁 —— multiprocess.Lock

      通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。

　　当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。

多进程同时抢购余票：

import time
import json
from multiprocessing import Process,Lock
def search(person):
    with open('ticket') as f:
        dic = json.load(f)
    time.sleep(0.2)
    print('%s查询余票：'%person, dic['count'])

def get_ticket(person):
    with open('ticket') as f:
        dic = json.load(f)
    time.sleep(0.2)
    if dic['count'] > 0:
        print('%s买到票了'%person)
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(0.2)
        with open('ticket', 'w') as f:
            json.dump(dic, f)
    else:
        print('%s没买到票'%person)

def ticket(person, lock):
    search(person)
    lock.acquire()
    get_ticket(person)
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=ticket, args=('person%s'%i, lock))
        p.start()

　　未来保证数据的安全，在异步的情况下， 多个进程又可能同时修改同一份资源，就给这个修改的过程中加上了锁

加锁：降低了程序的效率，让原来能够同时执行的代码变成了顺序执行，异步变同步的过程，保证了数据的安全。

#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理

#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
队列和管道都是将数据存放于内存中
队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性

　　

信号量 —— multiprocess.Semaphore（了解）

互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。
假设商场里有4个迷你唱吧，所以同时可以进去4个人，如果来了第五个人就要在外面等待，等到有人出来才能再进去玩。
实现：
信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。
信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念

from multiprocessing import Process,Semaphore
import time,random

def go_ktv(sem,user):
    sem.acquire()
    print('%s 占到一间ktv小屋' %user)
    time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人在ktv中待的时间不同
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem=Semaphore(4)
    p_l=[]
    for i in range(13):
        p=Process(target=go_ktv,args=(sem,'user%s' %i,))
        p.start()
        p_l.append(p)

    for i in p_l:
        i.join()
    print('============》')

事件 —— multiprocess.Event（了解）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

    事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

clear：将“Flag”设置为False
set：将“Flag”设置为True

from multiprocessing import Process, Event
import time, random


def car(e, n):
    while True:
        if not e.is_set():  # 进程刚开启，is_set()的值是Flase，模拟信号灯为红色
            print('33[31m红灯亮33[0m，car%s等着' % n)
            e.wait()    # 阻塞，等待is_set()的值变成True，模拟信号灯为绿色
            print('33[32m车%s 看见绿灯亮了33[0m' % n)
            time.sleep(random.randint(3, 6))
            if not e.is_set():   #如果is_set()的值是Flase，也就是红灯，仍然回到while语句开始
                continue
            print('车开远了,car', n)
            break


def police_car(e, n):
    while True:
        if not e.is_set():# 进程刚开启，is_set()的值是Flase，模拟信号灯为红色
            print('33[31m红灯亮33[0m，car%s等着' % n)
            e.wait(0.1) # 阻塞，等待设置等待时间，等待0.1s之后没有等到绿灯就闯红灯走了
            if not e.is_set():
                print('33[33m红灯,警车先走33[0m，car %s' % n)
            else:
                print('33[33;46m绿灯，警车走33[0m，car %s' % n)
        break



def traffic_lights(e, inverval):
    while True:
        time.sleep(inverval)
        if e.is_set():
            print('######', e.is_set())
            e.clear()  # ---->将is_set()的值设置为False
        else:
            e.set()    # ---->将is_set()的值设置为True
            print('***********',e.is_set())


if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    for i in range(10):
        p=Process(target=car,args=(e,i,))  # 创建是个进程控制10辆车
        p.start()

    for i in range(5):
        p = Process(target=police_car, args=(e, i,))  # 创建5个进程控制5辆警车
        p.start()
    t = Process(target=traffic_lights, args=(e, 10))  # 创建一个进程控制红绿灯
    t.start()

    print('============》')

红绿灯实例