Python并發編程-并發解決方案概述

作者：尹正杰

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一.并發和并行區別

1>.并行(parallel)

同時做某些事，可以互不干擾的同一個時刻做幾件事。

2>.并發(concurrency)

也是同時做某些事，但是強調，一個時間段內有多少事情要處理。

3>.舉例

高速公路的車道，雙向4車道，所有車輛(數據)可以互不干擾的在自己的車道上行駛(傳輸)。

在同一時刻，每條車道上可能同時又車輛在跑，是同時發生的概念，這是并行。

在一段時間內，又這么多車要通過，這是并發。

二.并發的常見解決方案

"食堂打飯模型":

中午12點，開飯啦，大家都涌向食堂，這就是并發。如果人很多，就是高并發。

1>.隊列，緩沖區

假設只有一個狀況，陸續涌入食堂的人，排隊大財是比較好的方式。

所以，排隊(隊列)是一種天然解決并發的辦法。

排隊就是把人排成隊列，先進先出，解決了資源使用的問題。

排成的隊列，其實就是一個緩沖地帶，就是緩沖區。

假設女生優先，每次都從這個隊伍中優先選出女生來打飯，這就是優先隊列。

例如Queue模塊的類Queue,LifoQueue,PriorityQueue(小頂堆實現)。

2>.爭搶

只開一個這狀況，有可能沒有秩序，也就是誰擠進去就給誰打飯。

擠到窗口的人占據窗口，直到打到飯菜離開。

其他人繼續爭搶，會有一個人占據著窗口，可以視為鎖定窗口，窗口就不能為其他人提供服務了。這就是一種鎖機制。

誰搶到資源就上鎖，排他性的獨占鎖，其他人只能等候。

爭搶也是一種高并發解決方案，但是，這樣可能不好，因為有可能有人很長時間搶不到。

3>.預處理

其實排隊不是問題，就算2萬人拍成一隊等吃飯，如果能10分鐘搞定也行。問題就是并處并發的速度太慢了。

經過分析發現，本食堂主要是打菜等候時間太長，因為每個人都是現場點菜現做。

食堂可以提前統計大多數人最愛吃的菜品，將最愛吃的80%的熱門菜，提前做好，保證供應，20%的冷門菜，現做。

這樣大多數人，就算不排隊采用爭搶的方式鎖定窗口，也很快達到飯菜走了，快速釋放窗口。

這是以中國提前加載用戶需要的數據的思路，預處理思想，緩存常用。

4>.并行

成百上千人同時來吃飯，一個隊伍搞不定的，多開打飯窗口形成多個隊列，如同開多個車道一樣，并行打菜。

開窗口就得擴大食堂，得多古人再窗口提供服務，造成成本上升。高速公路的多車道是并行方案，多車道提高了通信效率，但是也意味著建造維護成本也高了。

日常可以通過購買更多服務器，或多開進程，線程實現并行處理，來解決并發問題。

注意這些都是水平擴展的思想。并行是解決并發手段之一。

溫馨提示:

如果線程在單CPU上處理，就不是真并行了。

但是，現在多數服務器都是多CPU的，至少也是單顆多核CPU，服務的部署往往是多機的，分布式的，這都是并行處理。

5>.提速

提高單個窗口的打飯速度，也是解決并發的方式。

打飯人員提高工作技能，或為單個窗口配更多的服務人員，都是提速的辦法。

提高單個CPU性能，或單個服務器安裝更多CPU。

這是一種垂直擴展思想。

6>.消息中間件

在北京的上地，西二旗地鐵站外九曲回腸的走廊，緩沖人流，進去之后再多口安檢進站。

常見的消息中間件又RabbitMQ,ActiveMQ(Apache),RocketMQ(阿里),kafka(Apache)等。

當然海域哦其它手段解決并發問題，但是已經例舉出了常用的解決方案，一般來說不同的場景用不同的策略，而策略可能是多種方式的優化組合。

例如開食堂(多地),也可以把食堂建設到宿舍生活區(就近原則),所以說，技術來源于生活。

總結

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