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进程与线程的区别是什么？ |
进程与线程的区别是什么？ |
进程与线程的区别是什么？ |
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最初的计算机只能接受一些特定的指令，用户每输入一个指令，计算机就做出一个操作。当用户在思考或者输入时，计算机就在等待。这样效率非常低下，在很多时候，计算机都处在等待状态。
批处理操作系统
后来有了批处理操作系统,把一系列需要操作的指令写下来，形成一个清单，一次性交给计算机。用户将多个需要执行的程序写在磁带上，然后交由计算机去读取并逐个执行这些程序，并将输出结果写在另一个磁带上。
批处理操作系统在一定程度上提高了计算机的效率，但是由于批处理操作系统的指令运行方式仍然是串行的，内存中始终只有一个程序在运行，后面的程序需要等待前面的程序执行完成后才能开始执行，而前面的程序有时会由于I/O操作、网络等原因阻塞，所以批处理操作效率也不高。
进程的提出
人们对于计算机的性能要求越来越高，现有的批处理操作系统并不能满足人们的需求，而批处理操作系统的瓶颈在于内存中只存在一个程序，那么内存中能不能存在多个程序呢？这是人们亟待解决的问题。
于是，科学家们提出了进程的概念。
进程就是应用程序在内存中分配的空间，也就是正在运行的程序，各个进程之间互不干扰。同时进程保存着程序每一个时刻运行的状态。
程序：用某种编程语言(java、python等)编写，能够完成一定任务或者功能的代码集合,是指令和数据的有序集合，是一段静态代码。
此时，CPU采用时间片轮转的方式运行进程：CPU为每个进程分配一个时间段，称作它的时间片。如果在时间片结束时进程还在运行，则暂停这个进程的运行，并且CPU分配给另一个进程（这个过程叫做上下文切换）。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU立即进行切换，不用等待时间片用完。
当进程暂停时，它会保存当前进程的状态（进程标识，进程使用的资源等），在下一次切换回来时根据之前保存的状态进行恢复，接着继续执行。
使用进程+CPU时间片轮转方式的操作系统，在宏观上看起来同一时间段执行多个任务，换句话说，进程让操作系统的并发成为了可能。虽然并发从宏观上看有多个任务在执行，但在事实上，对于单核CPU来说，任意具体时刻都只有一个任务在占用CPU资源。
对操作系统的要求进一步提高
虽然进程的出现，使得操作系统的性能大大提升，但是随着时间的推移，人们并不满足一个进程在一段时间只能做一件事情，如果一个进程有多个子任务时，只能逐个得执行这些子任务，很影响效率。
比如杀毒软件在检测用户电脑时，如果在某一项检测中卡住了，那么后面的检测项也会受到影响。或者说当你使用杀毒软件中的扫描病毒功能时，在扫描病毒结束之前，无法使用杀毒软件中清理垃圾的功能，这显然无法满足人们的要求。
那么能不能让这些子任务同时执行呢？于是人们又提出了线程的概念，让一个线程执行一个子任务，这样一个进程就包含了多个线程，每个线程负责一个单独的子任务。
使用线程之后，事情就变得简单多了。当用户使用扫描病毒功能时，就让扫描病毒这个线程去执行。同时，如果用户又使用清理垃圾功能，那么可以先暂停扫描病毒线程，先响应用户的清理垃圾的操作，让清理垃圾这个线程去执行。响应完后再切换回来，接着执行扫描病毒线程。
注意：操作系统是如何分配时间片给每一个线程的，涉及到线程的调度策略，有兴趣的同学可以看一下《操作系统》，本文不做深入详解。
总之，进程和线程的提出极大的提高了操作系统的性能。进程让操作系统的并发性成为了可能，而线程让进程的内部并发成为了可能。
多进程的方式也可以实现并发，为什么我们要使用多线程？
多进程方式确实可以实现并发，但使用多线程，有以下几个好处：
- 进程间的通信比较复杂，而线程间的通信比较简单，通常情况下，我们需要使用共享资源，这些资源在线程间的通信比较容易。
- 进程是重量级的，而线程是轻量级的，故多线程方式的系统开销更小。
进程和线程的区别
进程是一个独立的运行环境，而线程是在进程中执行的一个任务。他们两个本质的区别是是否单独占有内存地址空间及其它系统资源（比如I/O）：
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进程单独占有一定的内存地址空间，所以进程间存在内存隔离，数据是分开的，数据共享复杂但是同步简单，各个进程之间互不干扰；而线程共享所属进程占有的内存地址空间和资源，数据共享简单，但是同步复杂。
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进程单独占有一定的内存地址空间，一个进程出现问题不会影响其他进程，不影响主程序的稳定性，可靠性高；一个线程崩溃可能影响整个程序的稳定性，可靠性较低。
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进程单独占有一定的内存地址空间，进程的创建和销毁不仅需要保存寄存器和栈信息，还需要资源的分配回收以及页调度，开销较大；线程只需要保存寄存器和栈信息，开销较小。
另外一个重要区别是，进程是操作系统进行资源分配的基本单位，而线程是操作系统进行调度的基本单位，即CPU分配时间的单位 。
一直以来，硬件的发展极其迅速，也有一个很著名的"摩尔定律"，可能会奇怪明明讨论的是并发编程为什么会扯到了硬件的发展，这其中的关系应该是多核CPU的发展为并发编程提供的硬件基础。
摩尔定律并不是一种自然法则或者是物理定律，它只是基于认为观测数据后，对未来的一种预测。按照所预测的速度，我们的计算能力会按照指数级别的速度增长，不久以后会拥有超强的计算能力，正是在畅想未来的时候，2004年，Intel宣布4GHz芯片的计划推迟到2005年，然后在2004年秋季，Intel宣布彻底取消4GHz的计划，也就是说摩尔定律的有效性超过了半个世纪戛然而止。但是，聪明的硬件工程师并没有停止研发的脚步，他们为了进一步提升计算速度，而不是再追求单独的计算单元，而是将多个计算单元整合到了一起，也就是形成了多核CPU。
短短十几年的时间，家用型CPU,比如Intel i7就可以达到4核心甚至8核心。而专业服务器则通常可以达到几个独立的CPU，每一个CPU甚至拥有多达8个以上的内核。因此，摩尔定律似乎在CPU核心扩展上继续得到体验。因此，多核的CPU的背景下，催生了并发编程的趋势，通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致，性能得到提升。
顶级计算机科学家Donald Ervin Knuth如此评价这种情况：在我看来，这种现象（并发）或多或少是由于硬件设计者无计可施了导致的，他们将摩尔定律的责任推给了软件开发者。
另外，在特殊的业务场景下先天的就适合于并发编程。比如在图像处理领域，一张1024X768像素的图片，包含达到78万6千多个像素。即时将所有的像素遍历一边都需要很长的时间，面对如此复杂的计算量就需要充分利用多核的计算的能力。又比如当我们在网上购物时，为了提升响应速度，需要拆分，减库存，生成订单等等这些操作，就可以进行拆分利用多线程的技术完成。面对复杂业务模型，并行程序会比串行程序更适应业务需求，而并发编程更能吻合这种业务拆分 。正是因为这些优点，使得多线程技术能够得到重视，也是一名CS学习者应该掌握的：
- 充分利用多核CPU的计算能力；
- 方便进行业务拆分，提升应用性能
编辑：沉默王二，内容大部分来源以下三个开源仓库：
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