程，是目前計算機中為應用程序分配資源的最小單位；

進程，是目前計算機中運行應用程序的最小單位；

在實際系統中，其實進程都是被分為進程來實現的，所以參與時間片輪轉的是線程；

　　但是管理應用程序的資源的單位和任務調度的單位都是進程。更像是一個邏輯概念。

線程是進程分出來的更精細的單位，線程間的上下文切換比進程間的上下文切換，要快很多。

多進程與多核，這個概念很奇怪，因為進程是不會直接在核心上運行的。

多線程與多核，涉及一個內核線程與用戶線程的對應關系。

內核線程(Kernel Thread)，一般與核心是一一對應的，一個處理核心對應一個內核進程。

目前的計算機，配置一般都是超線程的，即通過硬件冗余，將一個物理核心模擬成兩個邏輯處理核心

　　對應兩個內核線程。所以在操作系統中看到的CPU是實際物理核心的兩倍。

　　如雙核四線程，四核八線程

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　　intel的cpu為了實現分支預測等技術，一般每個內核的運算單元是雙份的，-------超線程

　　服務器方面的物理核心的運算單位，可能會更多，支持更大的超線程

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用戶線程與內核線程的對應關系：

　　1) 一一對應，由於內核線程很少，所以限制了很多用戶線程的執行數量；

　　2) 多對一，用戶線程很慢，影響調度；

　　3) 多對多，目前應用的模式，

python中的多進程庫，multiprocessing，提供的方法和屬性：

屬性：authkey，daemon(父進程終止後，自動結束子進程，必須在start之前設置)，exitcode，name，pid

方法：　Process(target，name，args，kwargs)，創建進程對象

　　　　is_live()，進程狀態

　　　　join(‘timeout‘)，表示等待後臺的進程運行結束，如果指定timeout，一定時間後，殺掉進程

　　　　run()，

　　　　start()，

　　　　terminate()，

　　　　join()，等所有的後臺子進程執行好；

　　　　cpu_count()，返回當前擁有的cpu的個數，超線程之後的。

進程創建時，target可以指定為一個函數，也可以直接例化一個進程class。

創建函數process：

創建class進程，start()之後，會自動調用run()函數：

加入daemon屬性：並不會等到該worker的process結束，程序就執行結束了。

多進程遍歷：active_children()

還可以加入lock，semaphore，實現對共享資源的控制，event，進程間通信。

　　還有進程隊列(Queue)，和進程管道(Pipe)

Pool，進程池，不需要自己在管理進程的數量，進程池自動管理。

　　　　如果池中的進程數量達到閾值，阻塞其他進程。

參考博客

https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4445418.html

python多線程，多進程編程。