12月23-24日

再设经典课程 重温深度学习阅读全文>

正文共3359个字，11张图，预计阅读时间：9分钟。

1、阻塞，非阻塞

首先，阻塞这个词来自操作系统的线程/进程的状态模型中，如下图：

进程状态

一个线程/进程经历的5个状态，创建，就绪，运行，阻塞，终止。各个状态的转换条件如上图，其中有个阻塞状态，就是说当线程中调用某个函数，需要IO请求，或者暂时得不到竞争资源的，操作系统会把该线程阻塞起来，避免浪费CPU资源，等到得到了资源，再变成就绪状态，等待CPU调度运行。

定义：
阻塞调用是指调用结果返回之前，调用者会进入阻塞状态等待。只有在得到结果之后才会返回。
非阻塞调用是指在不能立刻得到结果之前，该函数不会阻塞当前线程，而会立刻返回。

阻塞调用：比如 socket 的 recv()，调用这个函数的线程如果没有数据返回，它会一直阻塞着，也就是 recv() 后面的代码都不会执行了，程序就停在 recv() 这里等待，所以一般把 recv() 放在单独的线程里调用。

非阻塞调用：比如非阻塞socket 的 send()，调用这个函数，它只是把待发送的数据复制到TCP输出缓冲区中，就立刻返回了，线程并不会阻塞，数据有没有发出去 send() 是不知道的，不会等待它发出去才返回的。

拓展

如果线程始终阻塞着，永远得不到资源，于是就发生了死锁。

比如A线程要X，Y资源才能继续运行，B线程也要X，Y资源才能运行，但X，Y同时只能给一个线程用（即互斥条件）用的时候其他线程又不能抢夺。

A 有 X，等待 Y。
B 有 Y，等待 X。

于是A，B发生了循环等待，造成死锁。给用户的感觉就是程序卡着不动了。

在写代码的时候要特别注意共享资源的使用，用信号量控制好，避免造成死锁。死锁的解除有个著名的银行家算法（https://baike.baidu.com/item/%E9%93%B6%E8%A1%8C%E5%AE%B6%E7%AE%97%E6%B3%95）

阻塞和挂起：阻塞是被动的，比如抢不到资源。挂起是主动的，线程自己调用 suspend() 把自己退出运行态了，某些时候调用 resume() 又恢复运行。

线程执行完就会被销毁，如果不想线程被频繁的创建，销毁，怎么办？可以给线程里面写个死循环，或者让线程有任务的时候执行，没任务的时候挂起，就像iOS中的 runloop 机制一样。线程就不会随便的终止了。

2、同步、异步

定义
同步：在发出一个同步调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。
异步：在发出一个异步调用后，调用者不会立刻得到结果，该调用就返回了.

同步例子

int n = func(); next(); // func() 的结果没有返回，next() 就不会执行，直到 func() 运行完。

异步例子

func(callback); next(); ... void callback(int n)     // func 结果回调 {  int k = n; } // func() 执行后，还没得出结果就立即返回，然后执行 next() 了 // 等到结果出来，func() 回调 callback() 通知调用者结果。

同步的定义看起来跟阻塞很像，但是同步跟阻塞是两个概念，同步调用的时候，线程不一定阻塞，调用虽然没返回，但它还是在运行状态中的，CPU很可能还在执行这段代码，而阻塞的话，它就肯定不在CPU中跑这个代码了。这就是同步和阻塞的区别。同步是肯定可以在，阻塞是肯定不在。

异步和非阻塞的定义比较像，两者的区别是异步是说调用的时候结果不会马上返回，线程可能被阻塞起来，也可能不阻塞，两者没关系。非阻塞是说调用的时候，线程肯定不会进入阻塞状态。

上面两组概念，就有4种组合。

同步阻塞调用：得不到结果不返回，线程进入阻塞态等待。

同步非阻塞调用：得不到结果不返回，线程不阻塞一直在CPU运行。

异步阻塞调用：去到别的线程，让别的线程阻塞起来等待结果，自己不阻塞。

异步非阻塞调用：去到别的线程，别的线程一直在运行，直到得出结果。

3、并发，并行

先从定义说起，定义经过我通俗化了，原定义有点难理解。

并发是指一个时间段内，有几个程序都在同一个CPU上运行，但任意一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

并行是指一个时间段内，有几个程序都在几个CPU上运行，任意一个时刻点上，有多个程序在同时运行，并且多道程序之间互不干扰。

两者区别如下图：

并行是多个程序在多个CPU上同时运行，任意一个时刻可以有很多个程序同时运行，互不干扰。

并发是多个程序在一个CPU上运行，CPU在多个程序之间快速切换，微观上不是同时运行，任意一个时刻只有一个程序在运行，但宏观上看起来就像多个程序同时运行一样，因为CPU切换速度非常快，时间片是64ms（每64ms切换一次，不同的操作系统有不同的时间），人类的反应速度是100ms，你还没反应过来，CPU已经切换了好几个程序了。

切换耗时：线程用完了时间片，释放CPU控制权，引发系统中断，调度程序根据相关策略选取下一个线程来运行，这里需要一点耗时。

举个例子吧，并行就是，多个人，有人在扫地，有人在做饭，有人在洗衣服，扫地，做饭，洗衣服都是同时进行的。

并发就是，有一个人，这个人一会儿扫地，一会儿做饭，一会儿洗衣服，他在这3件事中来回做，同一时刻只做一件事，不是同时做的，但最后3件事都可以做完。

时间片大小的选取

时间片取的小，假设是20ms，切换耗时假设是 10ms。
那么用户感觉不到多个程序之间会卡，响应很快，因为切换太快了，但是CPU的利用率就低了，20 / (20 + 10) = 66% 只有这么多，33%都浪费了。

时间片取的大，假设是200ms，切换耗时是 10ms
那么用户会觉得程序卡，响应慢，因为要200ms后才轮到我的程序运行，但是CPU利用率就高了，200 / (200 + 10) = 95% 有这么多被利用的。

所以时间片取太大或者太小都不好，一般在 10 - 100 ms 之间。

CPU调度策略

在并发运行中，CPU需要在多个程序之间来回切换，那么如何切换就有一些策略。

3.1 先来先服务-时间片轮转调度

这个很简单，就是谁先来，就给谁分配时间片运行，缺点是有些紧急的任务要很久才能得到运行。

3.2 优先级调度

每个线程有一个优先级，CPU每次去拿优先级高的运行，优先级低的等等，为了避免优先级低的等太久，每等一定时间，就给优先级低的线程提高一个级别。

3.3 最短作业优先

把线程任务量排序，每次拿处理时间短的线程运行，就像我去银行办业务一样，我的事情很快就处理完了，所以让我插队先办完，后面时间长的人先等等，时间长的人就很难得到响应了。

3.4 最高响应比优先

用线程的等待时间除以服务时间，得到响应比，响应比小的优先运行。这样不会造成某些任务一直得不到响应。

3.5 多级反馈队列调度

有多个优先级不同的队列，每个队列里面有多个等待线程。

CPU每次从优先级高的遍历到低的，取队首的线程运行，运行完了放回队尾，优先级越高，时间片越短，即响应越快，时间片大小就不是固定的了。

每个队列的内部还是用先来先服务的策略。

最后发个以前写的模拟CPU调度的程序（下载地址

https://github.com/hehe520/Data-structure-and-algorithm/tree/master/%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%AE%97%E6%B3%95/%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E8%B0%83%E5%BA%A6%E5%92%8C%E9%A1%B5%E9%9D%A2%E7%BD%AE%E6%8D%A2%E7%AE%97%E6%B3%95）

原文链接：http://www.jianshu.com/p/2116fff869b6

查阅更为简洁方便的分类文章以及最新的课程、产品信息，请移步至全新呈现的“LeadAI学院官网”：

www.leadai.org

请关注人工智能LeadAI公众号，查看更多专业文章

大家都在看

LSTM模型在问答系统中的应用

基于TensorFlow的神经网络解决用户流失概览问题

最全常见算法工程师面试题目整理（一）

最全常见算法工程师面试题目整理（二）

TensorFlow从1到2 | 第三章 深度学习革命的开端：卷积神经网络

装饰器 | Python高级编程

今天不如来复习下Python基础

点击“阅读原文”直接打开报名链接