傳統多線程方案會使用“即時創建， 即時銷毀”的策略。盡管與創建進程相比，創建線程的時間已經大大的縮短，但是如果提交給線程的任務是執行時間較短，而且執行次數極其頻繁，那么服務器將處于不停的創建線程，銷毀線程的狀態。

一個線程的運行時間可以分為3部分：線程的啟動時間、線程體的運行時間和線程的銷毀時間。在多線程處理的情景中，如果線程不能被重用，就意味著每次創建都需要經過啟動、銷毀和運行3個過程。這必然會增加系統相應的時間，降低了效率。

1.使用線程池：

由于線程預先被創建并放入線程池中，同時處理完當前任務之后并不銷毀而是被安排處理下一個任務，因此能夠避免多次創建線程，從而節省線程創建和銷毀的開銷，能帶來更好的性能和系統穩定性。

2.線程池模型

這里使用創建Thread()實例來實現，下面會再用繼承threading.Thread()的類來實現

# 創建隊列實例， 用于存儲任務 queue = Queue()# 定義需要線程池執行的任務 def do_job():while True:i = queue.get()time.sleep(1)print 'index %s, curent: %s' % (i, threading.current_thread())queue.task_done()if __name__ == '__main__':# 創建包括3個線程的線程池for i in range(3):t = Thread(target=do_job)t.daemon=True # 設置線程daemon 主線程退出，daemon線程也會推出，即時正在運行t.start()# 模擬創建線程池3秒后塞進10個任務到隊列time.sleep(3)for i in range(10):queue.put(i)queue.join()

daemon說明：

如果某個子線程的daemon屬性為False，主線程結束時會檢測該子線程是否結束，如果該子線程還在運行，則主線程會等待它完成后再退出；

如果某個子線程的daemon屬性為True，主線程運行結束時不對這個子線程進行檢查而直接退出，同時所有daemon值為True的子線程將隨主線程一起結束，而不論是否運行完成。

daemon=True 說明線程是守護線程，守護線程外部沒法觸發它的退出，所以主線程退出就直接讓子線程跟隨退出

queue.task_done() 說明：

queue.join()的作用是讓主程序阻塞等待隊列完成，就結束退出，但是怎么讓主程序知道隊列已經全部取出并且完成呢？queue.get() 只能讓主程序知道隊列取完了，但不代表隊列里的任務都完成，所以程序需要調用queue.task_done() 告訴主程序，又一個任務完成了，直到全部任務完成，主程序退出

輸出結果

index 1, curent: <Thread(Thread-2, started daemon 139652180764416)> index 0, curent: <Thread(Thread-1, started daemon 139652189157120)> index 2, curent: <Thread(Thread-3, started daemon 139652172371712)> index 4, curent: <Thread(Thread-1, started daemon 139652189157120)> index 3, curent: <Thread(Thread-2, started daemon 139652180764416)> index 5, curent: <Thread(Thread-3, started daemon 139652172371712)> index 6, curent: <Thread(Thread-1, started daemon 139652189157120)> index 7, curent: <Thread(Thread-2, started daemon 139652180764416)> index 8, curent: <Thread(Thread-3, started daemon 139652172371712)> index 9, curent: <Thread(Thread-1, started daemon 139652189157120)> finish

可以看到所有任務都是在這幾個線程中完成Thread-(1-3)

3.線程池原理

線程池基本原理： 我們把任務放進隊列中去，然后開N個線程，每個線程都去隊列中取一個任務，執行完了之后告訴系統說我執行完了，然后接著去隊列中取下一個任務，直至隊列中所有任務取空，退出線程。

上面這個例子生成一個有3個線程的線程池，每個線程都無限循環阻塞讀取Queue隊列的任務所有任務都只會讓這3個預生成的線程來處理。

具體工作描述如下：

• 創建Queue.Queue()實例，然后對它填充數據或任務
• 生成守護線程池，把線程設置成了daemon守護線程
• 每個線程無限循環阻塞讀取queue隊列的項目item，并處理
• 每次完成一次工作后，使用queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號
• 主線程設置queue.join()阻塞，直到任務隊列已經清空了，解除阻塞，向下執行

這個模式下有幾個注意的點：

• 將線程池的線程設置成daemon守護進程，意味著主線程退出時，守護線程也會自動退出，如果使用默認

• daemon=False的話， 非daemon的線程會阻塞主線程的退出，所以即使queue隊列的任務已經完成
  線程池依然阻塞無限循環等待任務，使得主線程也不會退出。

• 當主線程使用了queue.join()的時候，說明主線程會阻塞直到queue已經是清空的，而主線程怎么知道queue已經是清空的呢？就是通過每次線程queue.get()后并處理任務后，發送queue.task_done()信號，queue的數據就會減1，直到queue的數據是空的，queue.join()解除阻塞，向下執行。

• 這個模式主要是以隊列queue的任務來做主導的，做完任務就退出，由于線程池是daemon的，所以主退出線程池所有線程都會退出。 有別于我們平時可能以隊列主導thread.join()阻塞，這種線程完成之前阻塞主線程?？葱枨笫褂媚膫€join()：
  如果是想做完一定數量任務的隊列就結束，使用queue.join()，比如爬取指定數量的網頁
  如果是想線程做完任務就結束，使用thread.join()

4.示例：使用線程池寫web服務器

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流群：711312441 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' import socket import threading from threading import Thread import threading import sys import time import random from Queue import Queuehost = '' port = 8888 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.bind((host, port)) s.listen(3)class ThreadPoolManger():"""線程池管理器"""def __init__(self, thread_num):# 初始化參數self.work_queue = Queue()self.thread_num = thread_numself.__init_threading_pool(self.thread_num)def __init_threading_pool(self, thread_num):# 初始化線程池，創建指定數量的線程池for i in range(thread_num):thread = ThreadManger(self.work_queue)thread.start()def add_job(self, func, *args):# 將任務放入隊列，等待線程池阻塞讀取，參數是被執行的函數和函數的參數self.work_queue.put((func, args))class ThreadManger(Thread):"""定義線程類，繼承threading.Thread"""def __init__(self, work_queue):Thread.__init__(self)self.work_queue = work_queueself.daemon = Truedef run(self):# 啟動線程while True:target, args = self.work_queue.get()target(*args)self.work_queue.task_done()# 創建一個有4個線程的線程池 thread_pool = ThreadPoolManger(4)# 處理http請求，這里簡單返回200 hello world def handle_request(conn_socket):recv_data = conn_socket.recv(1024)reply = 'HTTP/1.1 200 OK \r\n\r\n'reply += 'hello world'print 'thread %s is running ' % threading.current_thread().nameconn_socket.send(reply)conn_socket.close()# 循環等待接收客戶端請求 while True:# 阻塞等待請求conn_socket, addr = s.accept()# 一旦有請求了，把socket扔到我們指定處理函數handle_request處理，等待線程池分配線程處理thread_pool.add_job(handle_request, *(conn_socket, ))s.close()

運行進程

[master][/data/web/advance_python/socket]$ python sock_s_threading_pool.py # 查看線程池狀況 [master][/data/web/advance_python/socket]$ ps -eLf|grep sock_s_threading_pool lisa+ 27488 23705 27488 0 5 23:22 pts/30 00:00:00 python sock_s_threading_pool.py lisa+ 27488 23705 27489 0 5 23:22 pts/30 00:00:00 python sock_s_threading_pool.py lisa+ 27488 23705 27490 0 5 23:22 pts/30 00:00:00 python sock_s_threading_pool.py lisa+ 27488 23705 27491 0 5 23:22 pts/30 00:00:00 python sock_s_threading_pool.py lisa+ 27488 23705 27492 0 5 23:22 pts/30 00:00:00 python sock_s_threading_pool.py# 跟我們預期一樣一共有5個線程，一個主線程，4個線程池線程

這個線程池web服務器編寫框架包括下面幾個組成部分及步驟：

• 定義線程池管理器ThreadPoolManger，用于創建并管理線程池，提供add_job()接口，給線程池加任務
• 定義工作線程ThreadManger， 定義run()方法，負責無限循環工作隊列，并完成隊列任務
• 定義socket監聽請求s.accept() 和處理請求 handle_requests() 任務。
• 初始化一個4個線程的線程池，都阻塞等待這讀取隊列queue的任務
• 當socket.accept()有請求，則把conn_socket做為參數，handle_request方法，丟給線程池，等待線程池分配線程處理

5.GIL 對多線程的影響

因為Python的線程雖然是真正的線程，但解釋器執行代碼時，有一個GIL鎖：Global Interpreter Lock，任何Python線程執行前，必須先獲得GIL鎖，然后，每執行100條字節碼，解釋器就自動釋放GIL鎖，讓別的線程有機會執行。這個GIL全局鎖實際上把所有線程的執行代碼都給上了鎖，所以，多線程在Python中只能交替執行，即使100個線程跑在100核CPU上，也只能用到1個核。

但是對于IO密集型的任務，多線程還是起到很大效率提升，這是協同式多任務
當一項任務比如網絡 I/O啟動，而在長的或不確定的時間，沒有運行任何 Python 代碼的需要，一個線程便會讓出GIL，從而其他線程可以獲取 GIL 而運行 Python。這種禮貌行為稱為協同式多任務處理，它允許并發；多個線程同時等待不同事件。

兩個線程在同一時刻只能有一個執行 Python ，但一旦線程開始連接，它就會放棄 GIL ，這樣其他線程就可以運行。這意味著兩個線程可以并發等待套接字連接，這是一件好事。在同樣的時間內它們可以做更多的工作。

6.線程池要設置為多少？

服務器CPU核數有限，能夠同時并發的線程數有限，并不是開得越多越好，以及線程切換是有開銷的，如果線程切換過于頻繁，反而會使性能降低

線程執行過程中，計算時間分為兩部分：

• CPU計算，占用CPU
• 不需要CPU計算，不占用CPU，等待IO返回，比如recv(), accept(), sleep()等操作，具體操作就是比如
• 訪問cache、RPC調用下游service、訪問DB，等需要網絡調用的操作

那么如果計算時間占50%， 等待時間50%，那么為了利用率達到最高，可以開2個線程：
假如工作時間是2秒， CPU計算完1秒后，線程等待IO的時候需要1秒，此時CPU空閑了，這時就可以切換到另外一個線程，讓CPU工作1秒后，線程等待IO需要1秒，此時CPU又可以切回去，第一個線程這時剛好完成了1秒的IO等待，可以讓CPU繼續工作，就這樣循環的在兩個線程之前切換操作。

那么如果計算時間占20%， 等待時間80%，那么為了利用率達到最高，可以開5個線程：
可以想象成完成任務需要5秒，CPU占用1秒，等待時間4秒，CPU在線程等待時，可以同時再激活4個線程，這樣就把CPU和IO等待時間，最大化的重疊起來

抽象一下，計算線程數設置的公式就是：
N核服務器，通過執行業務的單線程分析出本地計算時間為x，等待時間為y，則工作線程數（線程池線程數）設置為 N*(x+y)/x，能讓CPU的利用率最大化。
由于有GIL的影響，python只能使用到1個核，所以這里設置N=1

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习：线程池原理及实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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