python 多任务、并发编程等领域
并发：宏观上并行，微观上串行
并行：宏观上并行，微观上并行
并发：I/O密集型作业 运行态---阻塞态的转化
并行：CPU密集型作业
并发(Concurrent)、并行(Parallesim)、
多线程(Multi Threaded)、多进程（Multiprocessing)、多任务（Multitasking) 、协程（Coroutine)
I/O密集型(I/O-bound)、CPU密集型(CPU-bound)
同步(Synchronous) VS 异步(Asynchronous)
Python中有 线程、进程就是操作系统帮你实现的上下文切换技术，你无需关心进程调度
协程对标的是线程，代替多线程-在用户态实现的上下文切换技术
进程是操作系统中的一个基本概念，表示计算机中的一个独立执行单元。每个进程都拥有独立的内存空间、资源、数据等，可以独立于其他进程并行执行
多进程编程的关键： 进程间的通信和同步，进程间的数据共享，以及进程间的异常处理
多进程的实现方式主要有两种：一种是通过系统函数创建新进程，另一种是通过进程池实现。
进程 multiprocessing ：Process Pipe Queue Lock Pool
创建进程：通过调用 multiprocessing 模块中的 Process 类创建进程。
启动进程：通过调用进程对象的 start() 方法启动进程。
定义进程函数：创建一个函数，用于定义进程所执行的任务。
使用队列进行进程间通信：通过使用 multiprocessing 模块中的队列，可以方便地实现进程间的通信。
等待进程结束：通过调用进程对象的 join() 方法，可以等待进程结束。
此外，multiprocessing 还提供了一些常用的同步机制，例如锁、条件变量等
一个进程可以有多个线程，每条线程可以并发执行不同的任务
线程 threading
Thread、Lock、Rlock、Condition、Semaphore、Event、Timer、local
线程有五种状态：新建、就绪、运行、阻塞、死亡
concurrent.futures 模块，concurrent.futures是3.2引入的新库，
在python的多线程threading、多进程multiprocesssing上进一步封装，实现了进程池和线程池
concurrent.futures实现的都是异步操作
它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，
实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象（这里主要关注线程池），不仅可以帮我们自动调度线程
实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象
asyncio 适合做I/O密集型任务，你看asyncio翻译过来就是异步I/O，讲的就是I/O密集任务。
协程 async、await关键字 yield from yield关键字
yield是控制流程工具，
yield from（3.3引入的关键字）就是打开了一个双向通道，把外层调用方和最内层的子生成器连接起来
asyncio是python3.4引入的库
async、await关键字是python3.5引入的关键字，也是现在最推荐的实现协程对象的方法。因为之前yield、yield from容易和生成器混淆，不能一眼看出这是在做协程。
多线程使用的是抢占式多任务处理(Pre-emptive Multitasking) 异步IO的机制为协作式多任务处理（Cooperative Multitasking）
concurrent.futures
concurrent.futures中引入了future这个对象
Concurrent.futures中还有一个重要的对象叫做执行器(Executor)，分为ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两
asyncio
事件循环是asyncio的核心
libuv is a multi-platform support library with a focus on asynchronous I/O.
asyncio 使用单线程、单个进程的方式切换
async/await 是 Python 提供的异步编程 API，
而 asyncio 只是一个利用 async/await API 进行异步编程的框架
JavaScript--event loop（事件循环）
事件循环的并发模型，事件循环负责执行代码、收集和处理事件以及执行队列中的子任务
运行机制：
1.所有同步任务都在主线程上执行，形成一个 执行栈（Execution Context Stack）
2.主线程之外，还存在一个 任务队列（Task Queue）。
只要异步任务有了运行结果，就在 任务队列 之中放置一个事件
3.一旦 执行栈 中的所有同步任务执行完毕，系统就会读取 任务队列，
看看里面有哪些待执行事件。那些对应的异步任务，于是结束等待状态，进入执行栈，开始执行
4.主线程不断重复上面的第三步
浏览器中 JavaScript 的执行流程和 Node.js 中的流程都是基于 事件循环 的
在JavaScript中，所有的任务都可以分为
同步任务：立即执行的任务，同步任务一般会直接进入到主线程中执行
异步任务：异步执行的任务，比如ajax网络请求，setTimeout定时函数等
调用一个方法的时候，生成一个与这个方法对应的执行环境（context），又叫执行上下文
事件队列（Task Queue
主线程处于闲置状态时，主线程会去查找事件队列是否有任务。
如果有，那么主线程会从中取出排在第一位的事件，并把这个事件对应的回调放入执行栈中，然后执行其中的同步代码
异步任务之间并不相同，因此他们的执行优先级也有区别。不同的异步任务被分为两类：
微任务（micro task）和宏任务（macro task）
宏任务与微任务的区别在于队列中事件的执行优先级
node中事件循环的实现是依靠的libuv引擎。其他则是浏览器运行环境中由浏览器内核引擎实现
迭代器与生成器
迭代器就是可以被迭代的对象，对其使用next操作可以返回一个元素，通常多次迭代后迭代器会中止，此时迭代器无法再使用。
比如python中可以通过iter方法来将一个列表转换成迭代器：
python中，可以使用yield关键字使函数返回生成器对象
Python 3.5 添加了 async 和 await 这两个关键字，分别用来替换 asyncio.coroutine 和 yield from。
自此，协程成为新的语法，而不再是一种生成器类型了
asyncio的运行原理
了解EventLoop的设计原理
事件循环的创建、获取、设置
运行和停止事件循环
创建Future和Task
事件循环的时钟
计划执行回调函数（CallBacks
阻塞类型
IO调用，如socket，file，pipe等。
人为制造的阻塞，如sleep。
异步调用。
层次：
01.应用开发者通常应当使用高层级的 asyncio 函数，例如 asyncio.run()，
首先创建了一个全新的事件循环。
一旦成功创建，就会接受我们传递给它的任何协程，并运行它直到完成，然后返回结果。
此函数还将对主协程完成后可能继续运行的内容进行清理，
一切完成后，它会关闭并结束事件循环。
02. 低层级代码、库和框架的编写者，他们需要更细致地控制事件循环行为
使用asyncio来进行app开发 框架开发者
asyncio.get_running_loop()
asyncio.get_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)
asyncio.new_event_loop()
loop.run_until_complete(future)
loop.run_forever()
loop.create_future()
loop.create_task(coro, *, name=None, context=None)
loop.set_task_factory(factory)
coroutine loop.create_connection
coroutine loop.create_datagram_endpoint
传统的asyncio异步事件循环
01.如果不存在事件循环，必须创建一个事件循环--定义协程
02.调用异步函数前要先调用asyncio.get_event_loop()函数获取事件循环loop对象，
03.然后通过不同的策略调用loop.run_forever()方法或者loop.run_until_complete()方法执行异步函数
loop = asyncio.get_event_loop() 1
task = loop.create_task(main()) 2
loop.run_until_complete(task) 3
pending = asyncio.all_tasks(loop=loop)
for task in pending:
task.cancel()
group = asyncio.gather(*pending, return_exceptions=True) 4
loop.run_until_complete(group) 3
loop.close() 5
await一个协程。一般用于在一个协程中调用另一协程 要暂停执行，可使用 await 关键字
用asyncio.create_task()方法将Coroutine（协程）封装为Task（任务）。一般用于实现异步并发操作
任务是协程的包装器，它安排协程尽快在事件循环上运行，并提供一系列的方法来获取协程的运行状态和返回值
应用开发
syncio.run是Python3.7之后新增的入口函数-是asyncio.run()方法,可以省去显式的定义事件循环的步骤。
启动：启动异步应用程序的标准方式是有一个main()协程函数，并用asyncio.run()调用它
协程函数，定义形式为 async def 的函数。
|># more main.py
import asyncio
async def hello():
print('enter hello ...')
return 'world'
if __name__ == "__main__":
rst = asyncio.run(hello())
print(rst)
开发
使用 asyncio 上手还是比较简单。主要是理解事件循环，协程和任务，future的关系
java中
进程(Process)：将程序运行起来，我们称之为进程。进程是执行程序的一次执行过程，它是动态的概念
线程(Thread)：线程是进程中的实际运作的单位，是进程的一条流水线，是程序的实际执行者，是最小的执行单位。
通常在一个进程中可以包含若干个线程，当然一个进程中至少有一个线程。
线程是CPU调度和执行的最小单位
线程分为用户线程和守护线程。
守护（Deamon）线程
java.util.concurrent.locks.Lock
线程实现：主线程和自定义线程
继承Thread类 扩展java.lang.Thread类
实现Runnable接口 实现java.lang.Runnable接口
C++
1.Linux下一个进程在内存里有三部分的数据，就是“代码段”、“堆栈段”和“数据段”。
2. C++ 11之前： 操作系统平台提供的API，比如Linux的<pthread.h>，或者windows下的<windows.h> 。
C++11提供了语言层面上的多线程，包含在头文件<thread>中
多线程并发指的是在同一个进程中执行多个线程
std::thread
std::thread是C++ 11提供的原生线程库，它简化了多线程编程，提供了线程创建、管理和同步等基本功能
Boost.Thread库
Boost.Thread库是Boost C++库中的一个子库，提供了线程创建、管理和同步等功能。相较于std::thread，Boost.Thread库提供了更丰富的功能
C++提供如下的异步操作接口：
std::future ：异步指向某个任务，然后通过future特性去获取任务函数的返回结果。
std::aysnc ：异步运行某个任务函数。 std::promise ：线程1设置了某个值，然后通知另外的线程，可以省去消息通信。
std::packaged_task ：将任务和feature绑定在一起的模板，是一种对任务的封装
C++标准库使用std::future为一次性事件建模
C++带有线程操作，异步操作，就是没有线程池。
https://github.com/progschj/ThreadPool/blob/master/ThreadPool.h
原理是管理一个任务队列和一个工作线程队列，
工作线程 不断的从任务队列取任务，然后执行；
如果没有任务就挂起休眠等待新任务的到来。
添加新任务的时候先添加到 任务队列，然后通知任意一个线程notify_one
// 工作线程组 need to keep track of threads so we can join them
std::vector< std::thread > workers;
// 任务队列 the task queue
std::queue< std::function<void()> > tasks;
维护一个任务队列用于管理待执行任务。
可使用线程安全的容器（例如deque），配合互斥量（std::mutex）和条件变量（std::condition_variable）实现任务队列的同步访问。
C++中原子变量(atomic)是一种多线程编程中常用的同步机制,它能够确保对共享变量的操作在执行时不会被其他线程的操作干扰,
从而避免竞态条件(race condition)和死锁(deadlock)等问题.
unistd.h为Linux/Unix系统中内置头文件，包含了许多系统服务的函数原型，例如read函数、write函数、getopt函数和getpid函数等
linux
进程
内核为每个进程分配一个 PCB(Processing Control Block)进程控制块,维护进程相关的信息
ps 查看当前终端的进程 getpid库函数的功能是获取本程序运行时进程的编号
fork() 因为一个进程在运行中，如果使用了fork函数，就产生了另一个进程
kill
其一如何将新建连接分发给子进程，其二如何将数据/信号传给子进程，并监控子进程
线程
Linux系统下的多线程遵循POSIX线程接口，称为pthread。
编写Linux下的多线程程序，需要使用头文件pthread.h，连接时需要使用库libpthread.a
库
多进程代表的web server是Nginx，Apache等，多线程的有Varnish，gRPC，libevent库
aioprocessing
参考
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/343232126
https://github.com/progschj/ThreadPool/blob/master/example.cpp
https://blog.yanjingang.com/?p=4487
https://zhuanlan.zhihu.com/p/636156144