浅谈进程,线程,协程以及服务端高并发的处理

本文主要是介绍浅谈进程,线程,协程以及服务端高并发的处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

进程、线程、协程

• 进程：独立的程序实例，资源开销较大，适合隔离性要求高的任务。

  • 独立性：进程具有独立的内存空间和资源，互不干扰。

  • 资源开销大：由于每个进程都需要分配独立的内存和资源，创建和切换进程的开销相对较大。

  • 进程间通信复杂：进程之间的通信通常需要通过操作系统提供的机制，如管道、消息队列或共享内存

• 线程：进程中的执行单元，轻量级，适合需要共享资源的并发任务。

  • 共享内存空间：同一进程中的所有线程共享相同的内存地址空间，因此线程之间的通信比进程之间更容易。

  • 轻量级：线程创建和切换的开销比进程小，因为线程间共享资源，不需要像进程那样进行大量的上下文切换。

  • 并发执行：在多核处理器上，不同线程可以真正实现并行运行。

• 协程：比线程更轻量的并发执行单元，适合 I/O 密集型任务和对性能要求较高的场景。

  • 轻量级：协程比线程更轻量，通常不需要像线程那样的上下文切换开销，因为它们在用户态完成调度。

  • 非抢占式多任务：协程的切换是显式的，只有当协程主动让出执行权时，才会切换到其他协程。这使得协程之间的并发执行更加可控。

  • 无需多线程环境：协程在单线程环境中就能实现高效的并发，因此非常适合 I/O 密集型操作，如网络请求或文件读取。

进程出现的目的，是为了更好的利用CPU资源。

例如：

假设有两个任务A和B，当A遇到IO操作，CPU默默地等待任务A读取完操作再去执行任务B，这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。若在任务A读取数据时，让任务B执行，当任务A读取完数据后，再切换到任务A执行，这样就可以更好地利用CPU资源。这里的切换涉及到状态的保存，状态的恢复，需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源，怎样去识别任务A和任务B，这时进程就出现了。

因此，通过进程来分配系统资源，标识任务。

如何分配CPU去执行进程称之为调度，进程状态的记录，恢复，上下文切换（简称切换）。

其次，若上面提及的任务A是一个文本程序，需要接受键盘输入，将内容显示在屏幕上，还需要保存信息到硬盘中。

若只有一个进程，会造成同一时间只能干一样事的尴尬（当保存时，就不能通过键盘输入内容）。若有多个进程，每个进程负责一个任务，进程A负责接收键盘输入的任务，进程B负责将内容显示在屏幕上的任务，进程C负责保存内容到硬盘中的任务。这里进程A，B，C间的协作涉及到了进程通信问题，而且有共同都需要拥有的东西-------文本内容，不停地切换造成性能上的损失。若有一种机制，可以使任务A，B，C共享资源，这样上下文切换所需要保存和恢复的内容就少了，同时又可以减少通信所带来的性能损耗，那就好了。这时线程出现了。

线程共享进程的大部分资源，并参与CPU的调度。

当操作系统切换线程时，需要保存当前线程的状态（如寄存器、程序计数器、堆栈指针等），然后加载下一个线程的状态，这个过程被称为上下文切换。线程上下文切换通常涉及系统调用和内核参与，因为线程通常由操作系统内核来管理。

假设当涉及到大规模的并发请求连接时，例如有一万个人同时连接我的服务器，但系统资源有限，如果以线程作为处理单元，调内部系统资源的话大部分线程都处于等待状态

传统的请求是线程池+一个请求创建一个线程 (java应用服务器tomcat,Jetty) 由于是这种方式有很大的并发限制所以有了如下的优化:

• NIO 提供了非阻塞的 I/O 操作，这使得线程不需要等待 I/O 操作完成，而是可以在 I/O 准备好时被通知。提高了线程利用率。由于一个线程可以管理多个通道，NIO 在高并发场景下能显著减少线程数量，从而提高性能。

• 线程池,通常使用线程池管理线程。线程池限制了同时运行的线程数，并通过复用线程来减少资源消耗。

局限性:

• 资源开销：每个线程都占用一定的系统资源，包括内存、CPU 时间、操作系统调度等。当有大量线程（如一万个线程）同时运行时，系统的内存和 CPU 资源很快就会被耗尽。

• 上下文切换：当多个线程在 CPU 上并发运行时，操作系统内核需要频繁地进行上下文切换，保存和恢复每个线程的状态。这种上下文切换是有开销的，尤其是在大量线程之间频繁切换时，会导致系统性能下降，很多时间可能都浪费在切换上下文上，而不是实际处理任务。

协程通过在线程中实现调度，避免了陷入内核级别的上下文切换造成的性能损失，进而突破了线程在IO上的性能瓶颈。

使用协程就可以实现线程自己调度，不陷入内核级别的上下文切换。协程可以在 I/O 操作时主动让出 CPU，线程不会被阻塞，其他协程可以继续执行。这样，单个线程可以管理多个协程，从而极大地提高了并发处理能力，充分利用 CPU 资源。

协程切换是在用户态完成的，不涉及系统调用。协程之间的切换通常只需要保存和恢复少量的状态信息，切换开销极小，因此在高并发场景下，协程的性能优势非常明显。

为什么协程不需要经过内核级别的上下文切换，我是这样认为的：

内核态 vs. 用户态：操作系统运行在两种模式下：内核态和用户态。内核态拥有对硬件和系统资源的完全控制，用户态则是普通应用程序运行的状态。线程切换通常需要切换到内核态进行调度,协程的调度和切换不需要通过系统调用来进行，完全在用户态操作。这意味着协程切换不会触发内核级别的上下文切换，不涉及操作系统的调度器，也不需要保存和恢复操作系统管理的线程栈和寄存器状态等。

进程和线程都是操作系统自带的，协程是有些程序原生支持的，例如go，lua， 有些是后期版本才有的，比如python2.5 以后

Python：Python 的 asyncio 库是一个常用的协程框架，可以轻松创建和管理协程。使用 asyncio，一个线程可以处理很多的并发任务，例如网络 I/O、数据库查询等。

JavaScript：JavaScript 的异步操作（如 Promise 和 async/await）允许在单线程环境中实现协程式的并发处理。Node.js 就利用了这种模型，允许在单线程中处理大量并发 I/O 操作。

Python 协程的举例:

异步IO操作:

import asyncio
import aiohttpasync def download_file(session, url):async with session.get(url) as response:content = await response.read()filename = url.split('/')[-1]with open(filename, 'wb') as f:f.write(content)print(f"Downloaded {filename}")async def main():urls = ['http://example.com/file1','http://example.com/file2','http://example.com/file3']async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [download_file(session, url) for url in urls]await asyncio.gather(*tasks)asyncio.run(main())

并发任务的协调与管理

import asyncioasync def task(name, delay):await asyncio.sleep(delay)print(f"Task {name} completed.")return nameasync def main():# A,B并发执行 两个协程task_a = asyncio.create_task(task("A", 3))task_b = asyncio.create_task(task("B", 2))await asyncio.gather(task_a, task_b)# Task C 在A,B后执行 C 可能依赖AB 的结果await task("C", 1)asyncio.run(main())

await 关键字用于暂停协程的执行，直到 await 后面的协程对象完成。它使得协程可以异步地等待其他协程的结果，而不会阻塞事件循环。

服务端高并发处理

对于服务端提高并发常见的处理方案

常见的系统架构图

1. 负载均衡

• 水平扩展（Scale-out）：通过增加服务器数量，使用负载均衡器（如Nginx）将请求分发到多台服务器上，从而分散压力。负载均衡器可以基于不同的策略（如轮询、最小连接数、IP哈希等）将流量分配给各个后端服务器。

2. 缓存技术

• 数据缓存：使用缓存机制（如Redis、Memcached）缓存热点数据，减少数据库的查询次数。常见的缓存策略有本地缓存、分布式缓存等。

• 页面缓存：对于动态生成的页面，尤其是变化不频繁的页面，可以将其缓存一段时间，从而减少服务器的计算负载。

3. 数据库优化

• 读写分离：通过主从复制，将读操作分配到从数据库，写操作由主数据库处理，从而减轻主数据库的负载。

• 分库分表：当单一数据库实例无法承载大量数据时，可以将数据按某种规则拆分到多个数据库（分库）或多个表（分表）中。

• 索引优化：合理使用数据库索引，加速查询速度，同时避免过多的索引导致的写操作性能下降。

• 使用NoSQL数据库：在某些场景下（如处理海量数据、高频写入等），可以使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra、HBase等）替代传统的关系型数据库。

4. 异步处理与消息队列

• 异步处理：将非实时任务（如日志记录、通知发送、复杂计算）通过异步方式处理，减少主线程的负载。可以使用事件驱动或基于回调的异步编程模型（如Node.js、Python的异步IO）。

• 消息队列：使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ）解耦各个系统组件，将需要排队的任务放入队列中，异步处理，从而避免系统过载。

5. 服务拆分与微服务架构

• 服务拆分：将单一的大型应用程序拆分为多个独立的服务，减少耦合，增强系统的可扩展性。每个服务可以独立扩展并优化，从而提高系统整体的并发处理能力。

• 微服务架构：采用微服务架构，将不同的业务逻辑分离成独立的微服务，通过RESTful API或消息队列通信，增强系统的灵活性和伸缩性。

6. 限流与降级

• 限流：对接口或服务设置访问频率限制，防止因瞬时流量过大导致系统崩溃。可以采用令牌桶算法、漏桶算法等限流策略。

• 熔断与降级：当系统部分组件过载或不可用时，及时熔断（停止调用）该组件，并执行降级策略（如返回默认值、提供备用服务），以保证核心功能的正常运行。

7. 操作系统与Web服务器调优

• 操作系统调优：调整操作系统的网络参数（如文件描述符上限、TCP连接数等），优化内存管理，减少上下文切换，提升并发处理能力。

• Web服务器调优：调整Web服务器（如Nginx、Apache、Tomcat等）的并发连接数、线程池大小、缓存配置等参数，以适应高并发环境。

8. 前端优化

• 减少请求数 减少服务器压力。

• 延迟加载：使用Lazy Load技术，推迟加载非关键资源，以减少页面加载时的并发请求数。

这篇关于浅谈进程,线程,协程以及服务端高并发的处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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