Python中多进程与多线程实例（一）

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A、背景

最近在Azkaban的测试工作中，需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试。故而重操python旧业，通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景。在脚本编写过程中，碰到这样一个需求：要在测试环境创建10000个作业流。

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最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口（每个Flow只包含一个job）。由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口，所有的作业流修改、增加、删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的，相应地每次调猛犸前端的create job接口，实际上是在猛犸端对zip包的内容进行了重新的整合后再重新上传zip包到azkaban，整个过程可以拆解成如下过程：解压zip包获得zip包内容，变更zip包内的文件内容，重新打包zip包，上传到azkaban。因此，随着循环次数越往后，zip包包含的内容会越多，接口执行一次的时间就越长。实践发现，第一次调该接口的时间大致不到1秒，到循环1000次的时候接口调用一次的时间就达到了将近3秒。因此，如果指望一个循环10000次来构造该场景，显然要耗费巨大的时间。

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在此背景下， 自然而然地就想到用多进程/多线程的方式来处理该问题。

B、“多任务”的操作系统基础

大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊IM，一边写博客等。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。

单核cpu执行多任务的原理：操作系统交替轮流地执行各个任务。先让任务1执行0.01秒，然后切换到任务2执行0.01秒，再切换到任务3执行0.01秒…这样往复地执行下去。由于cpu的执行速度非常快，所以使用者的主观感受就是这些任务在并行地执行。

多核cpu执行多任务的原理：由于实际应用中，任务的数量往往远超过cpu的核数，所以操作系统实际上是把这些多任务轮流地调度到每个核心上执行。

对于操作系统来说，一个应用就是一个进程。比如打开一个浏览器，它是一个进程；打开一个记事本，它是一个进程。每个进程有它特定的进程号。他们共享系统的内存资源。进程是操作系统分配资源的最小单位。

而对于每一个进程而言，比如一个视频播放器，它必须同时播放视频和音频，就至少需要同时运行两个“子任务”，进程内的这些子任务就是通过线程来完成。线程是最小的执行单元。一个进程它可以包含多个线程，这些线程相互独立，同时又共享进程所拥有的资源。

C、Python多进程编程

1. multiprocessing

multiprocessing是Python提供的一个跨平台的多进程模块，通过它可以很方便地编写多进程程序，在不同的平台（Unix/Linux, Windows）都可以执行。

下面就是使用multiprocessing编写多进程程序的代码：

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*author = zni.fengimport sysreload (sys)sys.setdefaultencoding(utf-8)from multiprocessing import Processimport osimport time#子进程fundef child_projcess_fun(name): print Child process %s with processId %s starts. % (name, os.getpid()) time.sleep(3) print Child process %s with processId %s ends. % (name, os.getpid())if name == "main": print Parent processId is: %s. % os.getpid() p = Process(target = child_projcess_fun, args=(zni,)) print Process starts p.start() #开始进程 p.join() #等待子进程结束后再继续往下执行 print Process ends.

程序的输出：

Parent processId is: 11076.Process startsChild process zni with processId 11077 starts.Child process zni with processId 11077 ends.Process ends.[Finished in 3.1s]

2. Pool

某些情况下，我们希望批量创建多个子进程，或者给定子进程数的上限，避免无限地消耗系统的资源。通过Pool（进程池）的方式，就可以完成这项工作，下面是使用Pool的代码：

1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = zni.feng 4 import sys 5 reload (sys) 6 sys.setdefaultencoding(utf-8) 7 8 from multiprocessing import Pool 9 import os, time10 11 def child_process_test(name, sleep_time):12print Child process %s with processId %s starts. % (name, os.getpid())13time.sleep(sleep_time)14print Child process %s with processId %s ends. % (name, os.getpid())15 16 if name == "main":17print Parent processId is: %s. % os.getpid()18p = Pool() #进程池默认大小是cpu的核数19#p = Pool(10) #生成一个容量为10的进程池，即最大同时执行10个子进程20for i in range(5):21 p.apply_async(child_process_test, args=(zni_+str(i), i+1,)) #p.apply_async向进程池提交目标请求22 23print Child processes are running.24p.close()25p.join() #用来等待进程池中的所有子进程结束再向下执行代码，必须在p.close()或者p.terminate()之后执行26print All Processes end.

程序的输出：

Parent processId is: 5050.Child processes are running.Child process zni_0 with processId 5052 starts.Child process zni_1 with processId 5053 starts.Child process zni_2 with processId 5054 starts.Child process zni_3 with processId 5055 starts.Child process zni_0 with processId 5052 ends.Child process zni_4 with processId 5052 starts.Child process zni_1 with processId 5053 ends.Child process zni_2 with processId 5054 ends.Child process zni_3 with processId 5055 ends.Child process zni_4 with processId 5052 ends.All Processes end.[Finished in 6.2s]

close()方法和terminate()方法的区别：

close：关闭进程池，使之不能再添加新的进程。已经执行的进程会等待继续执行直到结束。

terminate：强制终止线程池，正在执行的进程也会被强制终止。

3. 进程间通信

Python的multiprocessing模块提供了多种进程间通信的方式，如Queue、Pipe等。

3.1 Queue、Lock

Queue是multiprocessing提供的一个模块，它的数据结构就是”FIFO——first in first out”的队列，常用的方法有：put(object)入队；get()出队；empty()判断队列是否为空。

Lock：当多个子进程对同一个queue执行写操作时，为了避免并发操作产生冲突，可以通过加锁的方式使得某个子进程对queue拥有唯一的写权限，其他子进程必须等待该锁释放后才能再开始执行写操作。

下面就是使用Queue进行进程间通信的代码：在父进程里创建两个子进程，分别实现对queue的读和写操作

1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = zni.feng 4 import sys 5 reload (sys) 6 sys.setdefaultencoding(utf-8) 7 from multiprocessing import Process, Queue, Lock 8 import os, time, random 9 #写数据进程10 def write(q, lock, name):11print Child Process %s starts % name12#获得锁13lock.acquire()14for value in [A , B, C]:15 print Put %s to queue... % value16 q.put(value)17 time.sleep(random.random())18#释放锁19lock.release()20print Child Process %s ends % name21 22 #读数据进程23 def read(q, lock, name):24print Child Process %s starts % name25while True: #持续地读取q中的数据26 value =q.get()27 print Get %s from queue. % value28print Child Process %s ends % name29 30 if name == "main":31#父进程创建queue，并共享给各个子进程32q= Queue()33#创建锁34lock = Lock()35#创建第一个“写”子进程36pw = Process(target = write , args=(q, lock, WRITE, ))37#创建“读”进程38pr = Process(target = read, args=(q,lock, READ,))39#启动子进程pw,写入：40pw.start()41#启动子进程pr，读取：42pr.start()43#等待pw结束：44pw.join()45#pr是个死循环，通过terminate杀死：46pr.terminate()47print Test finish.

程序的输出结果为：

Child Process WRITE startsPut A to queue...Child Process READ startsGet A from queue.Put B to queue...Get B from queue.Put C to queue...Get C from queue.Child Process WRITE endsTest finish.[Finished in 2.0s]

3.2 Pipe

Pipe是另一种进程间通信的方式，俗称“管道”。它由两端组成，一端往管道里写入数据，另一端从管道里读取数据。

下面就是使用Pipe通信的代码：

1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = zni.feng 4 import sys 5 reload (sys) 6 sys.setdefaultencoding(utf-8) 7 from multiprocessing import Process, Pipe 8 import os, time, random 9 10 #发送数据进程11 def send(child_pipe, name):12print Child Process %s starts % name13child_pipe.send(This is Mr.Ni)14child_pipe.close()15time.sleep(random.random())16print Child Process %s ends % name17 18 #接收数据进程19 def recv(parent_pipe, name):20print Child Process %s starts % name21print parent_pipe.recv()22time.sleep(random.random())23print Child Process %s ends % name24 25 if name == "main":26#创建管道27parent,child = Pipe()28#创建send进程29ps = Process(target=send, args=(child, SEND))30#创建recv进程31pr = Process(target=recv, args=(parent, RECEIVE))32#启动send进程33ps.start()34#等待send进程结束35ps.join()36#启动recv进程37pr.start()38#等待recv进程结束39pr.join()40print Test finish.

程序的输出结果如下：

Child Process SEND startsChild Process SEND endsChild Process RECEIVE startsThis is Mr.NiChild Process RECEIVE endsTest finish.[Finished in 1.8s]

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