linux多线程linux多线程情况下，线程多长时间进行一次切换

linux 中多线程与超线程有什么区别？

超线程从硬件层面理解，即一个CPU的部件（可以理解为核）同时执行多条指令，表现就是同时执行多个线程。

多线程是软件层面的概念，比如CPU只有一个核，通过线程调度可以在一个时间段内运行多个程序或任务，但实际任何时刻只执行一个线程。

如何看懂《Linux多线程服务端编程

一：进程和线程 每个进程有自己独立的地址空间。

“在同一个进程”还是“不在同一个进程”是系统功能划分的重要决策点。

《Erlang程序设计》[ERL]把进程比喻为人： 每个人有自己的记忆（内存），人与人通过谈话（消息传递）来交流，谈话既可以是面谈（同一台服务器），也可以在电话里谈（不同的服务器，有网络通信）。

面谈和电话谈的区别在于，面谈可以立即知道对方是否死了（crash,SIGCHLD），而电话谈只能通过周期性的心跳来判断对方是否还活着。

有了这些比喻，设计分布式系统时可以采取“角色扮演”，团队里的几个人各自扮演一个进程，人的角色由进程的代码决定（管登录的、管消息分发的、管买卖的等等）。

每个人有自己的记忆，但不知道别人的记忆，要想知道别人的看法，只能通过交谈（暂不考虑共享内存这种IPC）。

然后就可以思考： ·容错：万一有人突然死了 ·扩容：新人中途加进来 ·负载均衡：把甲的活儿挪给乙做 ·退休：甲要修复bug，先别派新任务，等他做完手上的事情就把他重启 等等各种场景，十分便利。

线程的特点是共享地址空间，从而可以高效地共享数据。

一台机器上的多个进程能高效地共享代码段(操作系统可以映射为同样的物理内存)，但不能共享数据。

如果多个进程大量共享内存，等于是把多进程程序当成多线程来写，掩耳盗铃。

“多线程”的价值，我认为是为了更好地发挥多核处理器(multi-cores)的效能。

在单核时代，多线程没有多大价值（个人想法：如果要完成的任务是CPU密集型的，那多线程没有优势，甚至因为线程切换的开销，多线程反而更慢；如果要完成的任务既有CPU计算，又有磁盘或网络IO，则使用多线程的好处是，当某个线程因为IO而阻塞时，OS可以调度其他线程执行，虽然效率确实要比任务的顺序执行效率要高，然而，这种类型的任务，可以通过单线程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驱动）来提高效率，采用多线程的方式，带来的可能仅仅是编程上的简单而已）。

Alan Cox说过：”puter is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（计算机是一台状态机。

线程是给那些不能编写状态机程序的人准备的）如果只有一块CPU、一个执行单元，那么确实如Alan Cox所说，按状态机的思路去写程序是最高效的。

二：单线程服务器的常用编程模型 据我了解，在高性能的网络程序中，使用得最为广泛的恐怕要数”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型，即Reactor模式。

在”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型中，程序的基本结构是一个事件循环（event loop），以事件驱动（event-driven）和事件回调的方式实现业务逻辑： [cpp] view plain copy //代码仅为示意，没有完整考虑各种情况 while(!done) { int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback()); int al = poll(fds, nfds, timeout_ms); if (al<0){ 处理错误，回调用户的error handler }else{ 处理到期的timers,回调用户的timer handler if(al>0){ 处理IO事件，回调用户的IO event handler } } } 这里select(2)/poll(2)有伸缩性方面的不足（描述符过多时，效率较低），Linux下可替换为epoll(4)，其他操作系统也有对应的高性能替代品。

Reactor模型的优点很明显，编程不难，效率也不错。

不仅可以用于读写socket，连接的建立(connect(2)/ept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式进行，以提高并发度和吞吐量(throughput)，对于IO密集的应用是个不错的选择。

lighttpd就是这样，它内部的fdevent结构十分精妙，值得学习。

基于事件驱动的编程模型也有其本质的缺点，它要求事件回调函数必须是非阻塞的。

对于涉及网络IO的请求响应式协议，它容易割裂业务逻辑，使其散布于多个回调函数之中，相对不容易理解和维护。

三：多线程服务器的常用编程模型 大概有这么几种： a：每个请求创建一个线程，使用阻塞式IO操作。

在Java 1.4引人NIO之前，这是Java网络编程的推荐做法。

可惜伸缩性不佳（请求太多时，操作系统创建不了这许多线程）。

b：使用线程池，同样使用阻塞式IO操作。

与第1种相比，这是提高性能的措施。

c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。

即Java NIO的方式。

d：Leader/Follower等高级模式。

在默认情况下，我会使用第3种，即non-blocking IO + one loop per thread模式来编写多线程C++网络服务程序。

1：one loop per thread 此种模型下，程序里的每个IO线程有一个event loop，用于处理读写和定时事件（无论周期性的还是单次的）。

代码框架跟“单线程服务器的常用编程模型”一节中的一样。

libev的作者说： One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start. 这种方式的好处是： a：线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。

b：可以很方便地在线程间调配负载。

c：IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。

Event loop代表了线程的主循环，需要让哪个线程干活，就把timer或IO channel（如TCP连接）注册到哪个线程的loop里即可：对实时性有要求的connection可以单独用一个线程；数据量大的connection可以独占一个线程，并把数据处理任务分摊到另几个计算线程中（用线程池）；其他次要的辅助性connections可以共享一个线程。

比如，在dbproxy中，一个线程用于专门处理客户端发来的管理命令；一个线程用于处理客户端发来的MySQL命令，而与后端数据库通信执行该命令时，是将该任务分配给所有事件线程处理的。

对于non-trivial（有一定规模）的服务端程序，一般会采用non-blocking IO + IO multiplexing，每个connection/eptor都会注册到某个event loop上，程序里有多个event loop，每个线程至多有一个event loop。

多线程程序对event loop提出了更高的要求，那就是“线程安全”。

要允许一个线程往别的线程的loop里塞东西，这个loop必须得是线程安全的。

在dbproxy中，线程向其他线程分发任务，是通过管道和队列实现的。

比如主线程ept到连接后，将表示该连接的结构放入队列，并向管道中写入一个字节。

计算线程在自己的event loop中注册管道的读事件，一旦有数据可读，就尝试从队列中取任务。

2：线程池 不过，对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有点浪费。

可以使用一种补充方案，即用blocking queue实现的任务队列： [cpp] view plain copy typedef boost::functionFunctor; BlockingQueue taskQueue; //线程安全的全局阻塞队列 //计算线程 void workerThread() { while (running) //running变量是个全局标志 { Functor task = taskQueue.take(); //this blocks task(); //在产品代码中需要考虑异常处理 } } // 创建容量（并发数）为N的线程池 int N = num_puting_threads; for (int i = 0; i < N; ++i) { create_thread(&workerThread); //启动线程 } //向任务队列中追加任务 Foo foo; //Foo有calc()成员函数 boost::function task = boost::bind(&Foo::calc，&foo); taskQueue.post(task); 除了任务队列，还可以用BlockingQueue实现数据的生产者消费者队列，即T是数据类型而非函数对象，queue的消费者从中拿到数据进行处理。

其实本质上是一样的。

3：总结 总结而言，我推荐的C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool： event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定时器； thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或生产者消费者队列。

以这种方式写服务器程序，需要一个优质的基于Reactor模式的网络库来支撑，muduo正是这样的网络库。

比如dbproxy使用的是libevent。

程序里具体用几个loop、线程池的大小等参数需要根据应用来设定，基本的原则是“阻抗匹配”（解释见下），使得CPU和IO都能高效地运作。

所谓阻抗匹配原则： 如果池中线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1)，而系统一共有 C 个 CPU，为了让这 C 个 CPU 跑满而又不过载，线程池大小的经验公式 T = C/P。

（T 是个 hint，考虑到 P 值的估计不是很准确，T 的最佳值可以上下浮动 50%） 以后我再讲这个经验公式是怎么来的，先验证边界条件的正确性。

假设 C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。

只要 8 个活动线程就能让 8 个 CPU 饱和，再多也没用，因为 CPU 资源已经耗光了。

假设 C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半等在 IO 上，那么T = 16。

考虑操作系统能灵活合理地调度 sleeping/writing/running 线程，那么大概 16 个“50%繁忙的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。

启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。

如果 P < 0.2，这个公式就不适用了，T 可以取一个固定值，比如 5*C。

另外，公式里的 C 不一定是 CPU 总数，可以是“分配给这项任务的 CPU 数目”，比如在 8 核机器上分出 4 个核来做一项任务，那么 C=4。

四：进程间通信只用TCP Linux下进程间通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)，以及Socket。

同步原语有互斥器(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(reader-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。

进程间通信我首选Sockets（主要指TCP，我没有用过UDP，也不考虑Unix domain协议）。

其好处在于： 可以跨主机，具有伸缩性。

反正都是多进程了，如果一台机器的处理能力不够，很自然地就能用多台机器来处理。

把进程分散到同一局域网的多台机器上，程序改改host:port配置就能继续用； TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/tl/select/poll等。

不同的是，TCP是双向的，Linux的pipe是单向的，进程间双向通信还得开两个文件描述符，不方便；而且进程要有父子关系才能用pipe，这些都限制了pipe的使用； TCP port由一个进程独占，且进程退出时操作系统会自动回收文件描述符。

因此即使程序意外退出，也不会给系统留下垃圾，程序重启之后能比较容易地恢复，而不需要重启操作系统（用跨进程的mutex就有这个风险）；而且，port是独占的，可以防止程序重复启动，后面那个进程抢不到port，自然就没法初始化了，避免造成意料之外的结果； 与其他IPC相比，TCP协议的一个天生的好处是“可记录、可重现”。

tcpdump和Wireshark是解决两个进程间协议和状态争端的好帮手，也是性能（吞吐量、延迟）分析的利器。

我们可以借此编写分布式程序的自动化回归测试。

也可以用tcpcopy之类的工具进行压力测试。

TCP还能跨语言，服务端和客户端不必使用同一种语言。

分布式系统的软件设计和功能划分一般应该以“进程”为单位。

从宏观上看，一个分布式系统是由运行在多台机器上的多个进程组成的，进程之间采用TCP长连接通信。

使用TCP长连接的好处有两点：一是容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。

只要在机器上运stat -tpna|grep 就能立刻列出用到某服务的客户端地址（Foreign Address列），然后在客户端的机器上stat或lsof命令找出是哪个进程发起的连接。

TCP短连接和UDP则不具备这一特性。

二是通过接收和发送队列的长度也较容易定位网络或程序故障。

在正常运行的时候stat打印的Recv-Q和Send-Q都应该接近0，或者在0附近摆动。

如果Recv-Q保持不变或持续增加，则通常意味着服务进程的处理速度变慢，可能发生了死锁或阻塞。

如果Send-Q保持不变或持续增加，有可能是对方服务器太忙、来不及处理，也有可能是网络中间某个路由器或交换机故障造成丢包，甚至对方服务器掉线，这些因素都可能表现为数据发送不出去。

通过持续监控Recv-Q和Send-Q就能及早预警性能或可用性故障。

以下是服务端线程阻塞造成Recv-Q和客户端Send-Q激增的例子： [cpp] view plain copy stat -tn Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服务端连接 tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客户端连接 tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572 五：多线程服务器的适用场合 如果要在一台多核机器上提供一种服务或执行一个任务，可用的模式有： a：运行一个单线程的进程； b：运行一个多线程的进程； c：运行多个单线程的进程； d：运行多个多线程的进程； 考虑这样的场景：如果使用速率为50MB/s的数据压缩库，进程创建销毁的开销是800微秒，线程创建销毁的开销是50微秒。

如何执行压缩任务？ 如果要偶尔压缩1GB的文本文件，预计运行时间是20s，那么起一个进程去做是合理的，因为进程启动和销毁的开销远远小于实际任务的耗时。

如果要经常压缩500kB的文本数据，预计运行时间是10ms，那么每次都起进程 似乎有点浪费了，可以每次单独起一个线程去做。

如果要频繁压缩10kB的文本数据，预计运行时间是200微秒，那么每次起线程似 乎也很浪费，不如直接在当前线程搞定。

也可以用一个线程池，每次把压缩任务交给线程池，避免阻塞当前线程（特别要避免阻塞IO线程）。

由此可见，多线程并不是万灵丹(silver bullet)。

1：必须使用单线程的场合 据我所知，有两种场合必须使用单线程： a：程序可能会fork(2)； 实际编程中，应该保证只有单线程程序能进行fork(2)。

多线程程序不是不能调用fork(2)，而是这么做会遇到很多麻烦： fork一般不能在多线程程序中调用，因为Linux的fork只克隆当前线程的thread of control，不可隆其他线程。

fork之后，除了当前线程之外，其他线程都消失了。

这就造成一种危险的局面。

其他线程可能正好处于临界区之内，持有了某个锁，而它突然死亡，再也没有机会去解锁了。

此时如果子进程试图再对同一个mutex加锁，就会立即死锁。

因此，fork之后，子进程就相当于处于signal handler之中（因为不知道调用fork时，父进程中的线程此时正在调用什么函数，这和信号发生时的场景一样），你不能调用线程安全的函数（除非它是可重入的），而只能调用异步信号安全的函数。

比如，fork之后，子进程不能调用： malloc，因为malloc在访问全局状态时几乎肯定会加锁； 任何可能分配或释放内存的函数，比如snprintf； 任何Pthreads函数； printf系列函数，因为其他线程可能恰好持有stdout/stderr的锁； 除了man 7 signal中明确列出的信号安全函数之外的任何函数。

因此，多线程中调用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即调用exec执行另一个程序，彻底隔断子进程与父进程的联系。

在多线程环境中调用fork，产生子进程后。

子进程内部只存在一个线程，也就是父进程中调用fork的线程的副本。

使用fork创建子进程时，子进程通过继承整个地址空间的副本，也从父进程那里继承了所有互斥量、读写锁和条件变量的状态。

如果父进程中的某个线程占有锁，则子进程同样占有这些锁。

问题是子进程并不包含占有锁的线程的副本，所以子进程没有办法知道它占有了哪些锁，并且需要释放哪些锁。

尽管Pthread提供了pthread_atfork函数试图绕过这样的问题，但是这回使得代码变得混乱。

因此《Programming With Posix Threads》一书的作者说：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。

b：限制程序的CPU占用率； 这个很容易理解，比如在一个8核的服务器上，一个单线程程序即便发生busy-wait，占满1个core，其CPU使用率也只有12.5%，在这种最坏的情况下，系统还是有87.5%的计算资源可供其他服务进程使用。

因此对于一些辅助性的程序，如果它必须和主要服务进程运行在同一台机器的话，那么做成单线程的能避免过分抢夺系统的计算资源。

linux多线程情况下，线程多长时间进行一次切换

linux下线程分为用户级线程和内核级线程，在内核来看，线程和进程是一样的，本质上没有区别 内核提供的是创建进程的接口do_fork()。

内核提供了两个系统调用clone()和fork()，最终都用不同的参数调用do_fork()核内API。

当然，要想实现线程，没有核心对多进程（其实是轻量级进程）共享数据段的支持是不行的，因此，do_fork()提供了很多参数，包括CLONE_VM（共享内存空间）、CLONE_FS（共享文件系统信息）、 CLONE_FILES（共享文件描述符表）、CLONE_SIGHAND（共享信号句柄表）和CLONE_PID（共享进程ID，仅对核内进程，即0号进程有效）。

当使用fork系统调用时，内核调用do_fork()不使用任何共享属性，进程拥有独立的运行环境，而使用 pthread_create()来创建线程时，则最终设置了所有这些属性来调用__clone()，而这些参数又全部传给核内的do_fork()，从而创建的“进程”拥有共享的运行环境，只有栈是独立的，由__clone()传入。

具体可以参考<<深入理解Linux内核>>第三版，讲的非常详细