Num01–>线程

线程是操作系统中最小的操作调度单位。它包含在过程中，是过程中的实际操作单位。

线程是指过程中一个单一顺序的控制流。

多个线程可以并发在一个过程中，每个线程可以并行执行不同的任务。

Num02–>进程

这个过程是一个程序在数据集上的动态执行过程。

这个过程由以下三部分组成：

1.程序：我们编写的程序用于描述过程应该完成什么功能以及如何完成。2.数据集：数据集是程序执行过程中所需的资源，如图片、音频、视频、文件等。3.过程控制块：过程控制块用于记录过程的外部特征，描述过程的执行和变化过程。系统可以用它来控制和管理过程，这是系统感知过程存在的唯一标志。

Num03–>过程与线程的区别：

1、不同的操作方式：

这个过程不能单独执行，它只是资源的集合。

要操作CPU，必须先创建一个线程。

同一过程中的所有线程都是共享同一过程所占用的内存空间。

2，关系

第一个线程是主线程，主线程可以创建其他线程；其他线程也可以创建线程；线程之间是平等的。

过程包括父亲过程和子过程、独立的内存空间、唯一的标识符：pid。

3，速度

启动线程比启动过程快。

运行线程与运行进程速度相同，无可比性。

线程共享内存空间，过程内存独立。

4，创建

父亲的生成过程相当于复制一个内存空间，不能直接访问过程

创建新的线程非常简单，创建新的过程需要复制父亲的过程。

在同一级别的线程中，一个线程可以控制和操作其它线程，但进程只能操作子进程。

5，交互

可直接访问同一过程中的线程。

通信必须通过中间代理实现两个过程。

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Num04–>几个常见的概念

1.什么并发并行？

并发：CPU在微观上轮流执行，用户在宏观上看到并同时执行。由于CPU切换任务非常快。

并行：是指系统有能力同时处理多个任务（动作）。

2.同步、异步和轮询的区别？

同步任务:B等A，等A完成后再执行任务。(打电话案例)

轮询任务:B没有一直等A，B以后问A，以后问A

异步任务:B不需要一直等A， B先做其他事情，A完成后通知B。(发短信案例)

Num05–>比较过程和线程的优缺点

首先，为了实现多任务，我们通常设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务。因此，在多任务环境下，通常是一个Master和多个Worker。

如果Master在多个过程中实现-Worker，主要过程是Master，其他过程是Worker。

如果Master用多线程实现-Worker，主线程是Master，其他线程是Worker。

多过程模式的优点是稳定性高，因为一个子过程崩溃，不会影响主过程和其他子过程。(当然，所有的过程都挂在主过程中，但Master过程只负责任务的分配，挂断的概率很低。)著名的Apache最早采用多过程模式。

多过程模式的缺点是创建过程成本高。在Unix/Linux系统下，使用fork调用是可以的，在Windows下创建过程成本巨大。此外，操作系统可同时运行的过程数量也有限。在内存和CPU的限制下，如果同时运行数千个过程，操作系统甚至会出现调度问题。

多线程模式通常比多过程快一点，但并不快。此外，多线程模式的致命缺点是，由于所有线程共享过程的内存，任何线程挂断都可能直接导致整个过程崩溃。在Windows上，如果线程执行代码有问题，您经常可以看到“程序执行非法操作，即将关闭”的提示。事实上，一个线程往往有问题，但操作系统将强制结束整个过程。

在Windows下，多线程的效率高于多过程，因此微软的IIS服务器默认采用多线程模式。由于多线程的稳定性，IIS的稳定性不如Apache。为了缓解这个问题，IIS和Apache现在有多过程+多线程的混合模式，这使得问题变得越来越复杂。

Num06–>计算密集型任务和IO密集型任务

是否使用多任务的第二个考虑因素是任务类型。我们可以将任务分为计算密集型和IO密集型。

第一种：计算密集任务的特点是进行大量的计算，消耗CPU资源，如计算周转率、高清视频解码等，都取决于CPU的计算能力。虽然这种计算密集任务也可以用多个任务来完成，但任务越多，在任务切换上花费的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低。因此，为了最有效地利用CPU，同时计算密集任务的数量应等于CPU的核心数量。

代码运行效率非常重要，因为计算密集型任务主要消耗CPU资源。像Python这样的脚本语言运行效率低下，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

第二类：任务类型为IO密集型，涉及网络和磁盘IO的任务为IO密集型任务。这些任务的特点是CPU消耗量很小，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有限制。大多数常见的任务都是IO密集型任务，如Web应用程序。

在IO密集型任务的执行过程中，99%的时间花在IO上，很少花在CPU上。因此，用Python等运行速度极低的脚本语言代替运行速度极快的C语言，根本无法提高运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言是开发效率最高（代码最少）的语言。脚本语言是首选，C语言是最差的。

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