Python爬虫中,基础篇如何比较进程与线程在分布式进程中的应用?
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本文共计3381个文字,预计阅读时间需要14分钟。
1. 进程与线程:介绍多种进程和线程,这是实现多任务最常用的两种方式。下面我们来讨论这两种方式的优缺点。首先,要实现多任务,我们通常会设计Master-Worker模式。
1.进程 vs. 线程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现Master-Worker,主线程就是Master,其他线程就是Worker。
多进程模式最大的优点就是稳定性高,因为一个子进程崩溃了,不会影响主进程和其他子进程。(当然主进程挂了所有进程就全挂了,但是Master进程只负责分配任务,挂掉的概率低)著名的Apache最早就是采用多进程模式。
多进程模式的缺点是创建进程的代价大,在Unix/Linux系统下,用fork调用还行,在Windows下创建进程开销巨大。另外,操作系统能同时运行的进程数也是有限的,在内存和CPU的限制下,如果有几千个进程同时运行,操作系统连调度都会成问题。
多线程模式通常比多进程快一点,但是也快不到哪去,而且,多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃,因为所有线程共享进程的内存。在Windows上,如果一个线程执行的代码出了问题,你经常可以看到这样的提示:“该程序执行了非法操作,即将关闭”,其实往往是某个线程出了问题,但是操作系统会强制结束整个进程。
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1. 进程与线程:介绍多种进程和线程,这是实现多任务最常用的两种方式。下面我们来讨论这两种方式的优缺点。首先,要实现多任务,我们通常会设计Master-Worker模式。
1.进程 vs. 线程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现Master-Worker,主线程就是Master,其他线程就是Worker。
多进程模式最大的优点就是稳定性高,因为一个子进程崩溃了,不会影响主进程和其他子进程。(当然主进程挂了所有进程就全挂了,但是Master进程只负责分配任务,挂掉的概率低)著名的Apache最早就是采用多进程模式。
多进程模式的缺点是创建进程的代价大,在Unix/Linux系统下,用fork调用还行,在Windows下创建进程开销巨大。另外,操作系统能同时运行的进程数也是有限的,在内存和CPU的限制下,如果有几千个进程同时运行,操作系统连调度都会成问题。
多线程模式通常比多进程快一点,但是也快不到哪去,而且,多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃,因为所有线程共享进程的内存。在Windows上,如果一个线程执行的代码出了问题,你经常可以看到这样的提示:“该程序执行了非法操作,即将关闭”,其实往往是某个线程出了问题,但是操作系统会强制结束整个进程。

