Python의 스레드와 프로세스의 차이점과 장점 및 단점

이 글에서는 파이썬 스레드와 프로세스가 무엇인지 살펴보겠습니다. Python 스레드와 프로세스에 대해 알아보고 Python 스레드와 프로세스의 차이점 과 장점과 단점에 대해 알아보세요. 멀티태스킹을 달성하는 가장 일반적인 두 가지 방법인 멀티프로세싱과 멀티스레딩을 소개했습니다. 이제 두 가지 접근 방식의 장단점을 논의해 보겠습니다.

먼저 멀티 태스킹을 달성하기 위해 우리는 일반적으로 마스터-작업자 모델을 설계합니다. 마스터는 작업 할당을 담당하고 작업자는 작업 실행을 담당합니다. 따라서 멀티 태스킹 환경에서는 일반적으로 하나가 있습니다. 마스터 및 여러 작업자.

Master-Worker를 구현하기 위해 여러 프로세스를 사용하는 경우 주요 프로세스는 Master이고 다른 프로세스는 Worker입니다.

멀티스레딩을 사용하여 Master-Worker를 구현하는 경우 메인 스레드는 Master이고 다른 스레드는 Worker입니다.

멀티 프로세스 모드의 가장 큰 장점은 안정성이 높다는 것입니다. 하위 프로세스가 충돌하더라도 메인 프로세스와 다른 하위 프로세스에 영향을 주지 않기 때문입니다. (물론 마스터 프로세스가 중단되면 모든 프로세스가 중단되지만 마스터 프로세스는 작업 할당만 담당하므로 중단될 확률은 낮다.) 유명한 아파치는 처음으로 다중 프로세스 모드를 채택했다.

다중 프로세스 모드의 단점은 프로세스 생성 비용이 높다는 것입니다. Unix/Linux 시스템에서는 포크를 호출해도 괜찮지만 Windows에서는 프로세스를 생성하는 데 비용이 많이 듭니다. 또한, 운영 체제가 동시에 실행할 수 있는 프로세스 수도 제한되어 있습니다. 메모리와 CPU의 한계로 인해 동시에 수천 개의 프로세스가 실행되면 운영 체제에서는 스케줄링 문제도 발생합니다.

멀티 스레드 모드는 일반적으로 멀티 프로세스보다 약간 빠르지만 그다지 빠르지는 않습니다. 더욱이 멀티 스레드 모드의 치명적인 단점은 모든 스레드가 종료되기 때문에 전체 프로세스가 직접 중단될 수 있다는 것입니다. 프로세스의 기억을 공유합니다. Windows에서는 스레드에 의해 실행되는 코드에 문제가 있는 경우 "프로그램이 잘못된 연산을 수행하여 곧 종료됩니다."라는 메시지를 자주 볼 수 있습니다. 실제로 특정 스레드에 문제가 있는 경우가 많습니다. , 그러나 운영 체제는 전체 프로세스를 강제로 종료합니다.

Windows에서는 멀티 스레딩이 멀티 프로세스보다 효율적이므로 Microsoft의 IIS 서버는 기본적으로 멀티 스레딩 모드를 채택합니다. 멀티스레딩의 안정성 문제로 인해 IIS는 Apache만큼 안정적이지 않습니다. 이 문제를 완화하기 위해 IIS와 Apache는 이제 다중 프로세스 + 다중 스레드의 혼합 모드를 사용하므로 문제가 점점 더 복잡해집니다.

스레드 전환

멀티 프로세스이든 멀티 스레드이든 숫자가 많으면 효율성이 절대 높아지지 않습니다. 왜일까요?

비유를 들어 보겠습니다. 당신이 고등학교 입시를 준비하고 있는데 중국어, 수학, 영어, 물리, 화학의 5개 과목을 매일 밤 숙제해야 한다고 가정해 보겠습니다.

처음 1시간 중국어 숙제를 하고 나면, 다음에는 수학 숙제를 1시간씩 해서 순서대로 다 마치면 총 5시간이 걸리는 방법입니다. 일괄 처리 작업 모델.

멀티태스킹 모델로 전환할 계획이라면 먼저 중국어 1분, 수학 숙제, 1분, 영어로 전환하는 식으로 전환 속도가 빠르면 됩니다. 뭐 이 방법은 싱글코어와 똑같습니다. CPU가 멀티태스킹을 하는 것과 똑같습니다. 유치원생의 입장에서 보면 5과목의 숙제를 동시에 하는 셈입니다.

단, 숙제를 전환하려면 비용이 발생합니다. 예를 들어 중국어에서 수학으로 전환하는 경우 먼저 테이블 위에 있는 중국어 책과 펜을 치운 다음(이를 장면 저장이라고 함) 수학 교과서를 펼쳐야 합니다. 수학 숙제를 시작하기 전에 나침반과 자(이것을 새로운 환경 준비라고 함)를 찾으세요. 프로세스나 스레드를 전환할 때에도 운영 체제는 동일합니다. 먼저 현재 실행 환경(CPU 레지스터 상태, 메모리 페이지 등)을 저장한 다음 새 작업을 위한 실행 환경을 준비해야 합니다(마지막 레지스터 상태 복원, 실행이 시작되기 전에 메모리 페이지 전환 등). 이 전환 프로세스는 빠르지만 시간도 걸립니다. 동시에 수천 개의 작업이 실행되는 경우 운영 체제는 주로 작업을 전환하느라 바빠서 작업을 수행할 시간이 많지 않습니다. 이 상황에서 가장 일반적인 상황은 하드 디스크에서 경고음이 심하게 울리는 것입니다. 창을 클릭하면 응답이 발생하고 시스템은 애니메이션이 정지된 상태가 됩니다.

그래서 멀티태스킹 횟수가 일정 한도에 도달하면 시스템의 모든 리소스가 소모되어 결과적으로 효율성이 급격히 떨어지고 모든 작업이 제대로 완료되지 않습니다.

컴퓨팅 집약적 대 IO 집약적

멀티 태스킹 여부에 대한 두 번째 고려 사항은 작업 유형입니다. 작업을 컴퓨팅 집약적인 작업과 IO 집약적인 작업으로 나눌 수 있습니다.

컴퓨팅 집약적인 작업은 파이 계산, 비디오의 고화질 디코딩 등과 같이 많은 양의 계산이 필요하고 CPU 리소스를 소비하는 것이 특징이며 모두 CPU의 컴퓨팅 성능에 의존합니다. 이러한 컴퓨팅 집약적인 작업은 멀티 태스킹으로도 완료할 수 있지만 작업이 많을수록 작업 전환에 더 많은 시간이 소요되고 작업 실행 시 CPU의 효율성이 낮아집니다. CPU 사용, 컴퓨팅 집약적인 작업 동시 작업 수는 CPU 코어 수와 동일해야 합니다.

컴퓨팅 집약적인 작업은 주로 CPU 리소스를 소비하므로 코드 실행 효율성이 중요합니다. Python과 같은 스크립팅 언어는 매우 비효율적으로 실행되며 계산 집약적인 작업에는 전혀 적합하지 않습니다. 계산 집약적인 작업의 경우 C 언어로 작성하는 것이 좋습니다.

두 번째 유형의 작업은 IO 집약적입니다. 네트워크 및 디스크 IO와 관련된 작업은 모두 IO 집약적 작업입니다. 이 유형의 작업의 특징은 CPU 소비가 매우 적고 대부분의 작업 시간이 대기 중이라는 것입니다. (IO 속도가 CPU 및 메모리 속도보다 훨씬 낮기 때문입니다.) IO 집약적인 작업의 경우 작업이 많을수록 CPU 효율성은 높아지지만 한계가 있습니다. 가장 일반적인 작업은 웹 애플리케이션과 같은 IO 집약적인 작업입니다.

IO 집약적인 작업을 실행하는 동안 99%의 시간이 IO에 소요되며 CPU에 소요되는 시간은 매우 적습니다. 따라서 Python과 같이 매우 느린 스크립트 언어를 대체하려면 매우 빠른 C 언어를 사용하세요. 운영 효율성을 전혀 향상시킬 수 없습니다. IO 집약적인 작업의 경우 가장 적합한 언어는 개발 효율성이 가장 높은(코드 양이 가장 적은) 언어가 첫 번째 선택이고 C 언어는 최악입니다.

비동기 IO

CPU와 IO의 엄청난 속도 차이를 고려하면 작업은 실행 중에 IO 작업을 기다리는 데 대부분의 시간을 소비합니다. 단일 프로세스 단일 스레드 모델에서는 다른 작업을 병렬로 실행할 수 없습니다. 따라서 다중 작업의 동시 실행을 지원하려면 다중 프로세스 모델 또는 다중 스레드 모델만 필요합니다.

최신 운영 체제는 IO 작업을 크게 개선했으며 가장 큰 특징은 비동기 IO를 지원한다는 것입니다. 운영 체제에서 제공하는 비동기 IO 지원을 최대한 활용하면 단일 프로세스 단일 스레드 모델을 사용하여 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 이 새로운 모델을 Nginx를 지원하는 웹 서버입니다. 비동기식 IO. 단일 코어 CPU에서 실행되며 단일 프로세스 모델을 사용하면 멀티태스킹을 효율적으로 지원할 수 있습니다. 멀티 코어 CPU에서는 멀티 코어 CPU를 최대한 활용하면서 여러 프로세스(CPU 코어 수와 동일)를 실행할 수 있습니다. 시스템의 전체 프로세스 수는 매우 제한되어 있으므로 운영 체제 스케줄링은 매우 효율적입니다. 멀티태스킹을 구현하기 위해 비동기식 IO 프로그래밍 모델을 사용하는 것이 주요 추세입니다.

Python 언어에 해당하는 단일 스레드 비동기 프로그래밍 모델을 코루틴이라고 합니다. 이벤트 기반의 효율적인 다중 작업 프로그램을 작성할 수 있습니다.

위 내용은 이 글의 모든 내용입니다. 이 글은 주로 Python에서 스레드와 프로세스의 차이점과 장점, 단점을 소개합니다 이 정보를 활용하여 위 내용을 이해하시기 바랍니다. 이 글에서 제가 설명한 내용이 여러분에게 도움이 되고 파이썬을 더 쉽게 배울 수 있기를 바랍니다.

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