概述

传统多线程方案会使用“即时创建， 即时销毁”的策略。尽管与创建进程相比，创建线程的时间已经大大的缩短，但是如果提交给线程的任务是执行时间较短，而且执行次数极其频繁，那么服务器将处于不停的创建线程，销毁线程的状态。

一个线程的运行时间可以分为3部分：线程的启动时间、线程体的运行时间和线程的销毁时间。在多线程处理的情景中，如果线程不能被重用，就意味着每次创建都需要经过启动、销毁和运行3个过程。这必然会增加系统相应的时间，降低了效率。

使用线程池：

由于线程预先被创建并放入线程池中，同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务，因此能够避免多次创建线程，从而节省线程创建和销毁的开销，能带来更好的性能和系统稳定性。

线程池模型

这里使用创建Thread()实例来实现，下面会再用继承threading.Thread()的类来实现

# 创建队列实例， 用于存储任务

queue = Queue()

# 定义需要线程池执行的任务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__':

    # 创建包括3个线程的线程池

    for i in range(3):

        t = Thread(target=do_job)

        t.daemon=True # 设置线程daemon  主线程退出，daemon线程也会推出，即时正在运行

        t.start()

 

    # 模拟创建线程池3秒后塞进10个任务到队列

    time.sleep(3)

    for i in range(10):

        queue.put(i)

 

    queue.join()

输出结果

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

可以看到所有任务都是在这几个线程中完成Thread-(1-3)

线程池原理

线程池基本原理： 我们把任务放进队列中去，然后开N个线程，每个线程都去队列中取一个任务，执行完了之后告诉系统说我执行完了，然后接着去队列中取下一个任务，直至队列中所有任务取空，退出线程。

上面这个例子生成一个有3个线程的线程池，每个线程都无限循环阻塞读取Queue队列的任务所有任务都只会让这3个预生成的线程来处理。

具体工作描述如下：

1. 创建Queue.Queue()实例，然后对它填充数据或任务
2. 生成守护线程池，把线程设置成了daemon守护线程
3. 每个线程无限循环阻塞读取queue队列的项目item，并处理
4. 每次完成一次工作后，使用queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
5. 主线程设置queue.join()阻塞，直到任务队列已经清空了，解除阻塞，向下执行

这个模式下有几个注意的点：

• 将线程池的线程设置成daemon守护进程，意味着主线程退出时，守护线程也会自动退出，如果使用默认

  daemon=False的话， 非daemon的线程会阻塞主线程的退出，所以即使queue队列的任务已经完成

  线程池依然阻塞无限循环等待任务，使得主线程也不会退出。

• 当主线程使用了queue.join()的时候，说明主线程会阻塞直到queue已经是清空的，而主线程怎么知道queue已经是清空的呢？就是通过每次线程queue.get()后并处理任务后，发送queue.task_done()信号，queue的数据就会减1，直到queue的数据是空的，queue.join()解除阻塞，向下执行。

• 这个模式主要是以队列queue的任务来做主导的，做完任务就退出，由于线程池是daemon的，所以主退出线程池所有线程都会退出。 有别于我们平时可能以队列主导thread.join()阻塞，这种线程完成之前阻塞主线程。看需求使用哪个join()：

  如果是想做完一定数量任务的队列就结束，使用queue.join()，比如爬取指定数量的网页 如果是想线程做完任务就结束，使用thread.join()

示例：使用线程池写web服务器

import socket

import threading

from threading

import Thread

import threading

import sys

import time

import random

from Queue

import Queue

 

host = ''

port = 8888

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

s.bind((host, port))

s.listen(3)

class ThreadPoolManger():

    """线程池管理器"""

    def __init__(self, thread_num):

        # 初始化参数

        self.work_queue = Queue()

        self.thread_num = thread_num

        self.__init_threading_pool(self.thread_num)

 

    def __init_threading_pool(self, thread_num):

        # 初始化线程池，创建指定数量的线程池

        for i in range(thread_num):

            thread = ThreadManger(self.work_queue)

            thread.start()

 

    def add_job(self, func, *args):

        # 将任务放入队列，等待线程池阻塞读取，参数是被执行的函数和函数的参数

        self.work_queue.put((func, args))

class ThreadManger(Thread):

    """定义线程类，继承threading.Thread"""

    def __init__(self, work_queue):

        Thread.__init__(self)

        self.work_queue = work_queue

        self.daemon = True

 

    def run(self):

        # 启动线程

        while True:

            target, args = self.work_queue.get()

            target(*args)

            self.work_queue.task_done()

# 创建一个有4个线程的线程池

thread_pool = ThreadPoolManger(4)

# 处理http请求，这里简单返回200 hello worlddef 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().name

    conn_socket.send(reply)

    conn_socket.close()

# 循环等待接收客户端请求while True:

    # 阻塞等待请求

    conn_socket, addr = s.accept()

    # 一旦有请求了，把socket扔到我们指定处理函数handle_request处理，等待线程池分配线程处理

    thread_pool.add_job(handle_request, *(conn_socket, ))

 

s.close()

# 运行进程

[master][/data/web/advance_python/socket]$ python sock_s_threading_pool.py

# 查看线程池状况

[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

# 跟我们预期一样一共有5个线程，一个主线程，4个线程池线程

这个线程池web服务器编写框架包括下面几个组成部分及步骤：

• 定义线程池管理器ThreadPoolManger，用于创建并管理线程池，提供add_job()接口，给线程池加任务
• 定义工作线程ThreadManger， 定义run()方法，负责无限循环工作队列，并完成队列任务
• 定义socket监听请求s.accept() 和处理请求 handle_requests() 任务。
• 初始化一个4个线程的线程池，都阻塞等待这读取队列queue的任务
• 当socket.accept()有请求，则把conn_socket做为参数，handle_request方法，丢给线程池，等待线程池分配线程处理

GIL 对多线程的影响

因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

但是对于IO密集型的任务，多线程还是起到很大效率提升，这是协同式多任务

当一项任务比如网络 I/O启动，而在长的或不确定的时间，没有运行任何 Python 代码的需要，一个线程便会让出GIL，从而其他线程可以获取 GIL 而运行 Python。这种礼貌行为称为协同式多任务处理，它允许并发；多个线程同时等待不同事件。

两个线程在同一时刻只能有一个执行 Python ，但一旦线程开始连接，它就会放弃 GIL ，这样其他线程就可以运行。这意味着两个线程可以并发等待套接字连接，这是一件好事。在同样的时间内它们可以做更多的工作。

线程池要设置为多少？

服务器CPU核数有限，能够同时并发的线程数有限，并不是开得越多越好，以及线程切换是有开销的，如果线程切换过于频繁，反而会使性能降低

线程执行过程中，计算时间分为两部分：

• CPU计算，占用CPU
• 不需要CPU计算，不占用CPU，等待IO返回，比如recv(), accept(), sleep()等操作，具体操作就是比如 
  访问cache、RPC调用下游service、访问DB，等需要网络调用的操作

那么如果计算时间占50%， 等待时间50%，那么为了利用率达到最高，可以开2个线程：

假如工作时间是2秒， CPU计算完1秒后，线程等待IO的时候需要1秒，此时CPU空闲了，这时就可以切换到另外一个线程，让CPU工作1秒后，线程等待IO需要1秒，此时CPU又可以切回去，第一个线程这时刚好完成了1秒的IO等待，可以让CPU继续工作，就这样循环的在两个线程之前切换操作。

那么如果计算时间占20%， 等待时间80%，那么为了利用率达到最高，可以开5个线程：

可以想象成完成任务需要5秒，CPU占用1秒，等待时间4秒，CPU在线程等待时，可以同时再激活4个线程，这样就把CPU和IO等待时间，最大化的重叠起来

抽象一下，计算线程数设置的公式就是：

N核服务器，通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x，等待时间为y，则工作线程数（线程池线程数）设置为 N*(x+y)/x，能让CPU的利用率最大化。

由于有GIL的影响，python只能使用到1个核，所以这里设置N=1