为什么在Python里推荐使用多进程而不是多线程
1个回答
展开全部
监控一个信号就起一个线程与进程处理。这样的逻辑是不太合适的。所有的资源都是有限的,如果这样浪费很快会资源管理失控。
常规的做法是起一个线程池,或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。如果计算量大,则需要进程池,如果只是设备等待,比如网络数据收发,则线程也勉强够用。
信号过来后处理方法有两种,一种是实时处理,这个没有好办法,可以用“微线程”的办法做,尽量减少处理周期。另外一种是允许少量的延迟。那么通常的做法是用队列。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里。然后再由后者分配。
还有一种高效的处理方法,根据信号的值做hash,然后自动分发到不同的CPU或者是服务器。这个就算是大规模并发处理机制。
通常情况下,比如一个WEB服务器,它需要获取一个请求,然后处理响应,可以使用线程模型,或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于,取决于你的计算 机的计算 能力,内存大小,以及你的并发访问数量。
所要要启用多少个呢?假设你的一个信号的处理周期是1秒,你同时有100个信号进来,那么就需要100个线程或者是进程。
常规的做法是起一个线程池,或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。如果计算量大,则需要进程池,如果只是设备等待,比如网络数据收发,则线程也勉强够用。
信号过来后处理方法有两种,一种是实时处理,这个没有好办法,可以用“微线程”的办法做,尽量减少处理周期。另外一种是允许少量的延迟。那么通常的做法是用队列。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里。然后再由后者分配。
还有一种高效的处理方法,根据信号的值做hash,然后自动分发到不同的CPU或者是服务器。这个就算是大规模并发处理机制。
通常情况下,比如一个WEB服务器,它需要获取一个请求,然后处理响应,可以使用线程模型,或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于,取决于你的计算 机的计算 能力,内存大小,以及你的并发访问数量。
所要要启用多少个呢?假设你的一个信号的处理周期是1秒,你同时有100个信号进来,那么就需要100个线程或者是进程。
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询