常用语言的线程模型（Java、go、C++、python3）

背景知识

软件是如何驱动硬件的？
硬件是需要相关的驱动程序才能执行，而驱动程序是安装在操作系统内核中。如果写了一个程序A，A程序想操作硬件工作，首先需要进行系统调用，由内核去找对应的驱动程序驱使硬件工作。而驱动程序怎么让硬件工作的呢？驱动程序作为硬件和操作系统之间的媒介，可以把操作系统中相关的指令翻译成硬件能够识别的电信号，同时，驱动程序也可以将硬件的电信号转为操作系统能够识别的指令。
进程、轻量级进程、线程关系
一个进程由于所运行的空间不同，被分为内核线程和用户进程，之所有称之为内核线程，是因为其不拥有虚拟地址空间。如果创建一个新的用户进程，会分配一个新的虚拟地址空间，不同用户进程之间资源是隔离的。由于创建一个新的进程需要消耗很多的资源，并且在进程之间切换的代价也很昂贵，因此引入了轻量级进程。轻量级进行本质上也是对内核线程的高层抽象，虽然不同的轻量级进程之间可以共享某些资源，但由于轻量级进程本质上还是内核线程，如果进行轻量级线程之间的切换，需要进行系统调用，代价也是比较昂贵的。内核本质上只能感知到进程的存在，像不同语言的多线程技术，是在用户进程的基础上创建的线程库，线程本身不参与处理器竞争，而是由其所属的用户进程参与处理器的竞争。
如何理解用户态和内核态
首先我们需要理解到计算机资源是有限的，不管是CPU资源、内存资源、IO资源、网络资源，为了保证这些资源的合理利用，需要有一个管控机制，而这个管控机制都是交于操作系统来处理的。用户态和内核态是操作系统的一种逻辑划分，本质上是进行权限控制，处于用户态的进程可以直接使用分配给其的内存空间，但如果想使用CPU等稀缺资源，处于用户态的进程就没有这个权限了，必须通过系统调用，让当前进程进入内核态，这样可以有更大的权限去申请CPU资源、内存资源、IO资源等；

操作系统线程模型

java语言

线程模型

在Java诞生之初，在Java中就引入了线程，最初称之为“绿色线程”，完全由JVM进行管理，这和操作系统用户线程是多对一的实现，但随着操作系统对线程支持越来越强大，java中的线程实现采用了一对一的实现，即一个java线程对应于一个操作系统用户线程，但是这个线程的堆栈大小是固定的，随着线程数量创建过多，可能导致内存溢出。在java19版本中引入了虚拟线程的概念，虚拟线程有一个动态的堆栈，可以增大和缩小，这和操作系统用户线程之间是一个多对多的关系，随着后面的发展，java中的线程模型会变得越来越强大。

优缺点

作为一对一的线程模型维护起来比较简单，但是由于每一个线程栈信息是固定的，不利于创建大量的线程，并且多线程操作时可能涉及频繁的系统调用，上下文切换代价高。

使用方式(以生产者消费者模型来说明)

 public class ThreadTest {public static final Object P = new Object();static List<Integer> list = new ArrayList<>();@Testpublic void test() throws Exception {Thread thread1 = new Thread(()-> {while(true) {try {product();}catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}});Thread thread2 = new Thread(() -> {while(true) {try {consume();}catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}});thread1.start();thread2.start();thread1.join();thread2.join();}private static void product() throws Exception {synchronized (P) {if(list.size() == 1) {// 让出锁P.wait();}list.add(1);System.out.println("produce");P.notify();}}private static void consume() throws Exception {synchronized (P) {if(list.size() == 0) {P.wait();}list.remove(list.size() - 1);System.out.println("consume");P.notify();}}
}

go语言

go语言线程模型

在go语言中，线程模型就是比较强大了，包含了三个概念：内核线程（M）、goroutine(G)、G的上下文环境（P）。其中G表示基于协程创建的用户线程，M直接关联一个内核线程，P里面一般存放正在运行的goroutine的上下文环境（函数指针、堆栈地址和地址边界等）。

优缺点

go语言中的线程模型算是很强大了，引用了协程，线程栈大小可以动态调整，很好地避免了java中目前的线程模型缺点。

使用方式(以生产者消费者模型来说明)

package mainimport ("fmt"
)type ThreadTest struct {lock chan int
}func (t *ThreadTest) produce() {for {t.lock <- 10fmt.Println("produce:", 10)}
}func (t *ThreadTest) consume() {for {v := <-t.lockfmt.Println("consume:", v)}
}func main() {maxLen := 10t := &ThreadTest{make(chan int, maxLen),}// 重点在这里，开启新的协程，配合通道，让go的多线程变成非常优雅go t.consume()go t.produce()select {}}

c++语言

c++语言线程模型

在c++11中增加了操作thread库，提供对线程操作的进一步封装，而这个库底层是使用了pthread库，这个库底层采用了1:1线程模型，跟java中的线程模型类似。

优缺点

使用方式(以生产者消费者模型来说明)

#include 
#include 
#include 
#include  static const int SIZE = 10;
static const int ITEM_SIZE = 30;std::mutex mtx;std::condition_variable not_full;
std::condition_variable not_empty;int items[SIZE];static std::size_t r_idx = 0;
static std::size_t w_idx = 0;void produce(int i) {std::unique_lock lck(mtx);while((w_idx+ 1) % SIZE == r_idx) {std::cout << "队列满了" << std::endl;not_full.wait(lck);}items[w_idx] = i;w_idx = (w_idx+ 1) % SIZE;not_empty.notify_all();lck.unlock();
}int consume() {int data;std::unique_lock lck(mtx);while(w_idx == r_idx) {std::cout << "队列为空" << std::endl;not_empty.wait(lck);}data = items[r_idx];r_idx = (r_idx + 1) % SIZE;not_full.notify_all();lck.unlock();return data;
}void p_t() {for(int i = 0; i < ITEM_SIZE; i++) {produce(i);}
}void c_t() {static int cnt = 0;while(1) {int item = consume();std::cout << "消费第" << item << "个商品" << std::endl;if(++cnt == ITEM_SIZE) {break;}}
}int main() {std::thread producer(p_t);std::thread consumer(c_t);producer.join();consumer.join();
}

python语言

python线程模型

python中的线程使用了操作系统的原生线程，python虚拟机使用了一个全局互斥锁（GIL）来互斥线程对Python虚拟机的使用，当一个线程获取GIL的权限之后，其他的线程必须等待这个线程释放GIL锁，索引再多核CPU上，python多线程也会退化为单线程，无法利用多核的优势。

优缺点

python语言多线程由于GIL的存在，在计算密集型场景上，很难体现到优势，并且由于涉及线程切换的代码，反而可能性能还不如单线程好。

使用方式(以生产者消费者模型来说明)

#! /usr/bin/python3import threading
import random
import timetotal = 100
lock = threading.Lock()
totalTime = 10
gTime = 0class Consumer(threading.Thread):def run(self):global totalglobal gTimewhile True:cur = random.randint(10, 100)lock.acquire()if total >= cur:total -= curprint("{}使用了{}, 当前剩余{}".format(threading.current_thread(), cur, total))else:print("{}准备使用{}，当前剩余{}，不足，不能消费".format(threading.current_thread(), cur, total))if gTime == totalTime:lock.release()breaklock.release()time.sleep(0.7)class Producer(threading.Thread):def run(self):global totalglobal gTimewhile True:cur = random.randint(10, 100)lock.acquire()if gTime == totalTime:lock.release()breaktotal += curprint("{}生产了{}, 剩余{}".format(threading.current_thread(), cur, total))gTime+= 1lock.release()time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':t1 = Producer(name="生产者")t1.start()t2 = Consumer(name="消费者")t2.start()