2.1_6 线程的实现方式和多线程模型
文章目录
- 2.1_6 线程的实现方式和多线程模型
- (一)线程的实现方式
- (1)用户级线程
- (2)内核级线程
- (二)多线程模型
- (1)一对一模型
- (2)多对一模型
- (3)多对多模型
- 总结
2.1_6 线程的实现方式和多线程模型

(一)线程的实现方式
(1)用户级线程
用户级线程(User-Level Thread,ULT)。
历史背景:早期的操作系统(如:早期Unix)只支持进程,不支持线程。当时的“线程”是由线程库实现的。
以进程的方式实现逻辑上的线程,线程其实就是进程中的一段代码逻辑。很多编程语言提供了强大的线程库,可以实现线程的创建、销毁、调度等功能。

问题:
1.线程的管理工作由谁来完成?
由于线程只是逻辑上的,实际上还是进程。因此“线程”的管理工作不是由操作系统完成的。是由线程库完成的。
2.线程切换是否需要CPU变态?(用户态、内核态的转换)
“线程”只是进程程序中的一段逻辑代码来实现的“逻辑上的线程”,“线程的切换”只是应用程序执行代码逻辑的一个过程(如下图所示),只是在用户态下就能进行进程的切换工作,并不需要操作系统的干涉。
3.操作系统是否能意识到用户级线程的存在?
显然,操作系统只能意识到有这个进程的存在。而在这个进程内部,你的代码是如何通过逻辑代码实现“线程”的,操作系统是意识不到这些“线程”的存在的。
这也是为什么它叫“用户级线程”,就是因为这种线程是只有用户能感受的到,而操作系统感知不到这种线程的存在。
优缺点:
优点:
用户级线程的切换在用户空间即可完成,不需要切换到核心态,线程管理的系统开销小,效率高。
缺点:
1.当一个用户级线程被阻塞后,整个进程都会被阻塞,并发度不高。
如下图,如果
{处理视频聊天的代码;}被阻塞,那么后续的其他“用户级线程”都将得不到执行。
2.多个线程不可在多核处理机上并行运行。
它只是逻辑上的线程,实际上还只是进程机制,因此CPU调度的基本单位仍然是进程。
(2)内核级线程
内核级线程(Kernel-Level Thread,KLT),又称“内核支持的线程”。是从操作系统视角也可以感知到的线程。
大多数现代操作系统都实现了内核级线程,如Windows、Linux。
随着操作系统的发展,由操作系统支持的线程,就叫内核级线程。

问题:
1.线程的管理工作由谁来完成?
当然是由操作系统内核来完成。
2.线程切换是否需要CPU变态?
既然这些内核级线程是由操作系统管理的,那么它们之间的切换肯定是要由操作系统介入的。因此,在进行线程切换的时候,当然要由用户态转为内核态,在内核态下才能完成内核级线程的转换。
3.操作系统是否能意识到内核级线程的存在?
能。
优缺点:
优点:
当一个线程被阻塞后,别的线程还可以继续执行,并发能力强。多线程可在多核处理机上并行执行。
缺点:
一个用户进程会占用多个内核级线程,线程切换由操作系统内核完成,需要切换到核心态,因此线程管理的成本高,开销大。
(二)多线程模型
既然“用户级线程”和“内核级线程”都各有优缺点,那么我们不妨将二者结合起来,吸收两者各自的优点。
例如,可以在内核级线程的机制下,仍然引入线程库,从而使得多个用户级线程映射到一个内核级线程上。
而映射的方式也不只此一种。根据映射关系不同,可以分为几种模型。
在支持内核级线程的系统中,根据用户级线程和内核级线程的映射关系,可以划分为几种多线程模型。
(1)一对一模型
一个用户级线程映射到一个内核级线程。每个用户进程有与用户级线程同数量的内核级线程。

优点:当一个线程被阻塞后,别的线程还可以继续执行,并发能力强。多线程可在多核处理机上并行执行。(因为线程是处理机分配的最小单位)
缺点:一个用户进程会占用多个内核级线程,线程切换由操作系统内核完成,需要切换到核心态,因此线程管理的成本高,开销大。(只要涉及CPU频繁变态,开销就比较大)
(2)多对一模型
多个用户级线程映射到一个内核级线程。且一个进程只被分配一个内核级线程。

如果是这种模型,其实就已经退化到纯粹的“用户级线程”那种实现模式了。
优点:用户级线程的切换在用户空间即可完成,不需要切换到核心态,线程管理的系统开销小,效率高。
缺点:当一个用户级线程被阻塞后,整个进程都会被阻塞,并发度不高。多个线程不可在多核处理机上并行运行。
注意:
既然有“内核级线程”的存在,那么在这种模式下,处理机分配的最小单位就是“内核级线程”。同时,操作系统的视角也只能感知到“内核级线程”。对于“用户级线程”,并不是处理机分配的单位,操作系统也感知不到。
(3)多对多模型
n个用户级线程映射到m个内核级线程( n ≥ m n≥m n≥m)。
每个用户进程对应m个内核级线程。

它克服了多对一模型并发度不高的缺点(一个阻塞,全体阻塞)。
它又克服了一对一模型中一个用户进程占用太多内核级进程,开销太大的缺点。
可以这样理解:
用户级线程是“代码逻辑”的载体。
内核级线程是“运行机会”的载体。
内核级线程才是处理机分配的单位。例如:多核CPU环境下,上图这个进程最多能被分配两个核。
一段“代码逻辑”只有获得了“运行机会”,才能被CPU执行。
内核级线程中可以运行任意一个有映射关系的用户级线程代码,只有两个内核级线程中正在运行的代码逻辑都阻塞时,这个进程才会阻塞。
这可以让我们的线程管理有更多的灵活性,例如上图中,如果某一时间段,“视频聊天”需要耗费比较多的系统资源的话,那么我们可以让左边那个内核级线程专门来执行“视频聊天”的功能,而右边那个内核级线程可以让它并发执行“文字聊天”、“文件传输”的功能。如果过了一会儿,“文件传输”需要耗费较多系统资源,则同理。
总结

相关文章:
2.1_6 线程的实现方式和多线程模型
文章目录 2.1_6 线程的实现方式和多线程模型(一)线程的实现方式(1)用户级线程(2)内核级线程 (二)多线程模型(1)一对一模型(2)多对一模…...
4.5 MongoDB 文档存储
目录 1. 相关安装 2. Pycharm可视化观察MongoDB 3. python使用 MongoDB 最初流程代码 4. 插入、查询、更新、删除数据 4.1 插入数据 4.2 查询数据 4.3 更新数据 4.3.1 更新一条数据 4.3.2 更新多条数据 4.4 删除数据 5. 计数、排序、偏移 5.1 计数 5.2 排序 5.3 …...
什么是服务级别协议(SLA)?
在数字化时代,企业和服务提供商之间的关系变得越来越复杂,而服务级别协议(SLA)则在这个复杂网络中发挥着至关重要的作用。本文将深入介绍SLA,从它的定义、应用场景到监测方法,全方位解析这一法律桥梁如何确…...
使用Python进行Sentinel-2 图像聚类
聚类或无监督分类是根据统计相似性将图像的像素值分组或聚合到一定数量的自然类(组)的过程。在本教程中,我们将使用rasterio进行sentinel-2图像处理,并使用功能强大的完整scikit-learn python 包在jupyter Notebook中进行聚类。 Scikit-learn是一个用于 Python 编程语言的…...
SNZ资本的首席信息官Gavin确认出席Hack .Summit() 2024香港开发者大会!
SNZ资本的首席信息官Gavin确认将出席由 Hack VC 主办,并由 AltLayer 和 Berachain 联合主办,与 SNZ 和数码港合作,由 Techub News 承办的Hack.Summit() 2024区块链开发者盛会。 Gavin是SNZ控股和SNZ资本的首席信息官。Gavin在区块链和金融科技…...
js里面有引用传递吗?
一:什么是引用传递 引用传递是相对于值传递的。那什么是值传递呢?值传递就是在传递过程中再复制一份,然后再赋值给变量,例如: let a 2; let b a;在这个代码中,let b a; 就是一个值传递,首先…...
C 语言 math.h 库介绍
在 C 语言中,math.h 头文件定义了各种数学函数和一个宏,用于处理数学运算。这些函数接受 double 类型的参数,并返回 double 类型的结果。 库宏 在 math.h 中定义了唯一的一个宏: HUGE_VAL:当函数的结果不可表示为浮…...
Eigen-Matrix矩阵
Eigen-Matrix矩阵 一、概述二、矩阵的前三个模板参数三、向量四、动态维度参数五、构造函数六、索引访问器七、逗号初始化八、矩阵维度调整九、赋值和调整大小十、固定尺寸vs.动态尺寸十一、可选模板参数十二、方便预定义 一、概述 在Eigen中,所有矩阵和向量都是矩…...
蓝桥杯14届计算思维国赛U8组包含真题和答案
十四届蓝桥杯国赛考试计算思维 U8 组 答案在底部 第一题 以下选项中,( )是由美国计算机协会设立,对在计算机领域内作出重要贡献的个人授予的奖项 。A.图灵奖 C.菲尔兹奖 B.诺贝尔奖 D.普利策奖 第二题 希希去吃寿司。餐台上摆出了许多食物,可供大家自选。如下图所示。 …...
opencv内存溢出del释放变量 (python)
报错: cv2.error: OpenCV(3.4.17) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\alloc.cpp:73: error: (-4:Insufficient memory) Failed to allocate 12211548 bytes in function ‘cv::OutOfMemoryError’ 检查内存代码 import psutil# 获取当前进…...
【算法与数据结构】复杂度深度解析(超详解)
文章目录 📝算法效率🌠 算法的复杂度🌠 时间复杂度的概念🌉大O的渐进表示法。 🌠常见复杂度🌠常见时间复杂度计算举例🌉常数阶O(1)🌉对数阶 O(logN)🌉线性阶 O(N)&#x…...
Upload-Labs-Linux1【CTF】
拿到这道题目一看,发现是upload靶场;这不简简单单吗;结果中间还是遇到了一些小问题 小坑总结:该关只识别标准php语法:<?php phpinfo()?>格式;即<?php ?> 不识别<? phpinfo()?> &…...
搜维尔科技:OptiTrack 提供了性能最佳的动作捕捉平台
OptiTrack 动画 我们的 Prime 系列相机和 Motive 软件相结合,产生了世界上最大的捕获量、最精确的 3D 数据和有史以来最高的相机数量。OptiTrack 提供了性能最佳的动作捕捉平台,具有易于使用的制作工作流程以及运行世界上最大舞台所需的深度。 无与伦比…...
java设计模式之职责链模式
基本介绍 职责链模式(Chain of Responsibility Pattern)为请求创建了一个接收者对象的链。这种模式对请求的发送者和接收者进行解耦。职责链模式 又叫责任链模式,通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用。如果一个对象不能处理该请求。那…...
连不上网的解决办法集--持续更新
连不上网的解决办法集–持续更新 1、有网卡,但网卡驱动失效 背景:有网络驱动但是依旧连不上网,只有inteV6有值,inte 没有值(正常应该有个ipv4的信息) 判断原因:可能是之前格式化磁盘驱动的时…...
Unity之PUN2插件实现多人联机射击游戏
目录 📖一、准备工作 📺二、UI界面处理 📱2.1 登录UI并连接PUN2服务器 📱2.2 游戏大厅界面UI 📱2.3 创建房间UI 📱2.4 进入房间UI 📱2.5 玩家准备状态 📱2.6 加载战斗场景…...
72_Pandas.DataFrame保存并读取带pickle的系列(to_pickle、read_pickle)
72_Pandas.DataFrame保存并读取带pickle的系列(to_pickle、read_pickle) 要将 pandas.DataFrame、pandas.Series 对象保存为 pickle 文件,请使用 to_pickle() 方法,并使用 pd.read_pickle() 函数读取保存的 pickle 文件。 在此对…...
Redis哨兵模式和Redis Cluster模式
文章目录 🔊博主介绍🥤本文内容Redis Cluster 模式支持自动故障转移功能吗?Redis Cluster 模式支持自动故障转移功能和哨兵有什么区别?Redis Cluster 模式和哨兵模式(Sentinel)在自动故障转移方面有一些关键…...
C语言第三十二弹---自定义类型:联合和枚举
✨个人主页: 熬夜学编程的小林 💗系列专栏: 【C语言详解】 【数据结构详解】 目录 1、联合体 1.1、联合体类型的声明 1.2、联合体的特点 1.3、相同成员的结构体和联合体对比 1.4、联合体大小的计算 1.5、联合的⼀个练习 2、枚举类型 …...
milvus upsert流程源码分析
milvus版本:v2.3.2 整体架构: Upsert 的数据流向: 1.客户端sdk发出Upsert API请求。 import numpy as np from pymilvus import (connections,Collection, )num_entities, dim 4, 3print("start connecting to Milvus") connections.connect("default",…...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API,用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性(例如生命周期方法、context 等)。Hooks 通过简洁的函数接口,解决了状态与 UI 的高度解耦,通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...
web vue 项目 Docker化部署
Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage):…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
el-switch文字内置
el-switch文字内置 效果 vue <div style"color:#ffffff;font-size:14px;float:left;margin-bottom:5px;margin-right:5px;">自动加载</div> <el-switch v-model"value" active-color"#3E99FB" inactive-color"#DCDFE6"…...
VTK如何让部分单位不可见
最近遇到一个需求,需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见,查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行,是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示,主要是最后一个参数,透明度…...
NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建
NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新:构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议:基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通,通过零知…...
【JVM】Java虚拟机(二)——垃圾回收
目录 一、如何判断对象可以回收 (一)引用计数法 (二)可达性分析算法 二、垃圾回收算法 (一)标记清除 (二)标记整理 (三)复制 (四ÿ…...
给网站添加live2d看板娘
给网站添加live2d看板娘 参考文献: stevenjoezhang/live2d-widget: 把萌萌哒的看板娘抱回家 (ノ≧∇≦)ノ | Live2D widget for web platformEikanya/Live2d-model: Live2d model collectionzenghongtu/live2d-model-assets 前言 网站环境如下,文章也主…...
消防一体化安全管控平台:构建消防“一张图”和APP统一管理
在城市的某个角落,一场突如其来的火灾打破了平静。熊熊烈火迅速蔓延,滚滚浓烟弥漫开来,周围群众的生命财产安全受到严重威胁。就在这千钧一发之际,消防救援队伍迅速行动,而豪越科技消防一体化安全管控平台构建的消防“…...
大数据驱动企业决策智能化的路径与实践
📝个人主页🌹:慌ZHANG-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 一、引言:数据驱动的企业竞争力重构 在这个瞬息万变的商业时代,“快者胜”的竞争逻辑愈发明显。企业如何在复杂环…...


