计算机有5大基本组成部分，运算器，控制器，存储器，输入和输出。运算器和控制器封装到一起，加上寄存器组和cpu内部总线构成中央处理器（CPU）。cpu的根本任务，就是执行指令，对计算机来说，都是0，1组成的序列，cpu从逻辑上可以划分为3个模块：控制单元、运算单元和存储单元。这三个部分由cpu总线连接起来。
CPU的运行原理就是：控制单元在时序脉冲的作用下，将指令计数器里所指向的指令地址(这个地址是在内存里的)送到地址总线上去，然后CPU将这个地址里的指令读到指令寄存器进行译码。对于执行指令过程中所需要用到的数据，会将数据地址也送到地址总线，然后CPU把数据读到CPU的内部存储单元(就是内部寄存器)暂存起来，最后命令运算单元对数据进行处理加工。周而复始，一直这样执行下去。
并发：并发当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程，它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个线程执行，在一个时间段的线程代码运行时，其它线程处于挂起状。.这种方式我们称之为并发(Concurrent)。
并行：当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时，另一个CPU可以执行另一个线程，两个线程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行(Parallel)。
并发与并行的区别：
多进程是各个并行任务之间“不使用“共同的内存空间；而多线程的各个并行任务”使用“共同的内存空间。
（1）多进程Python 全局解释器锁或GIL，简单来说，是一个互斥锁（或锁），它只允许一个线程控制 Python 解释器。这意味着在任何时间点都只能有一个线程处于执行状态。执行单线程程序的开发人员看不到 GIL 的影响，但它可能是 CPU 密集型和多线程代码中的性能瓶颈。由于即使在具有多个 CPU 内核的多线程架构中，GIL 也只允许一次执行一个线程，因此 GIL 被称为 Python 的“臭名昭著”的特性，但是它确实为Python内存处理提供了方便。
如果一个对象同时被多个线程来引用，那么引用计数可能同时增加或减少，每个线程按照自己的方式进行计数，对象在整个内存中的引用变得十分混乱，很容易造成内存泄漏或者其他很多不可预见的Bug。一个解决办法给就是每个线程都给引用计数加一个锁，阻止别人修改，不过这样会造成锁死现象（比如一个对象有多个锁时），另外，大量的资源会浪费在加锁解锁的过程了，严重拖慢了程序运行速度。
这个时候，就需要一个统一来管理引用计数的机制，以确保对象引用计数准确、安全。全局解释器锁就是用来处理这种情况的。它既避免了不同线程带来的引用计数混乱，又避免了过多线程锁带来的死锁和运行效率低的问题。虽然全局解释器锁解决了对象引用计数的问题，但随之而来的是，很多CPU密集型任务在全局解释器锁的作用下，实际上变成了单线程，不能充分发挥CPU的算力，影响程序速度。
全局解释器锁并不是Python独有的，其他一些语言，比如Ruby也存在全局解释器锁。还有一些语言没有使用引用计数的方式来管理内容，而是使用垃圾回收机制（GC）来管理内存。虽然这样避免了全局解释器锁，但是在单线程处理上，GC并不占有优势。
全局解释器锁对多线程的影响
进程就是运行着的程序。写的python程序（或者其他应用程序比如画笔、qq等），运行起来，就称之为一个进程；在windows下面打开任务管理器，里面显示了当前系统上运行着的进程。这些程序还没有运行的时候，它们的程序代码文件存储在磁盘中，就是那些扩展名为 .exe 文件。双击它们，这些 .exe 文件就被os加载到内存中，运行起来，成为进程。
进程池：可以提供指定数量的进程给用户使用,即当有新的请求提交到进程池中时，如果池未满，则会创建一个新的进程用来执行该请求;反之，如果池中的进程数已经达到规定大值，那么该请求就会等待，只要池中有进程空闲下来，该请求就能得到执行。
7.线程池系统中每个进程里面至少包含一个 线程 。线程是操作系统创建的，每个线程对应一个代码执行的数据结构，保存了代码执行过程中的重要的状态信息。没有线程，操作系统没法管理和维护 代码运行的状态信息。所以没有创建线程之前，操作系统是不会执行我们的代码的。
8.同步和异步在一个进程中，不同子线程负责不同的任务，t1子线程负责获取到数据，t2子线程负责把数据保存的本地，那么他们之间的通信使用Queue来完成。因为再一个进程中，数据变量是共享的，即多个子线程可以对同一个全局变量进行操作修改，Queue是加了锁的安全消息队列。
Python的Queue队列，主要用于多生产者和消费者模式下的队列实现，特别适合多线程时的消息交换。通过使用队列，把生产者和消费者分解开来，作为其中的中间件，比如生产者产生一个数据，然后放到queue队列中，queue队列在把这个数据放到消费者线程中。使用单线程不必用队列，但是队列对于多线程来说是不可或缺的。
10.线程同步如果没有控制多个线程对同一资源的访问，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。
"同"字从字面上容易理解为一起动作，其实不是，"同"字应是指协同、协助、互相配合。如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B依言执行，再将结果给A;A再继续操作。
实现线程同步的方式可以是：
生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者消耗数据或者资料。
举一个寄信的例子，假设要寄一封信，大致过程如下：
Python 中，构造线程的时候，可以设置daemon属性，这个属性必须再start()方法前设置好。线程daemon属性，如果设定就是用户的设置，否则就取当前线程的daemon值。主线程是non-daemon线程，即daemon = False。线程具有一个daemon属性，可以手动设置为True或者False，也可以不设置，则取默认值为None。
如果除主线程之外还有non-daemon线程的时候，主线程退出时，也不会杀掉所有daemon线程，直到所有non-daemon线程全部结束，如果还有daemon线程，主线程需要退出，会结束所有daemon线程，程序退出。
13.锁和共享内存【多线程、多进程涉及读写必须要用锁，一定要用】
（1）多线程的线程锁①死锁问题和解决
如果多个线程要调用多个现象，而A线程调用A锁占用了A对象，B线程调用了B锁占用了B对象,A线程不能调用B对象，B线程不能调用A对象，于是一直等待。这就造成了线程“死锁”。Threading模块中，也有一个类，RLock，称之为可重入锁。该锁对象内部维护着一个Lock和一个counter对象。counter对象记录了acquire的次数，使得资源可以被多次require。最后，当所有RLock被release后，其他线程才能获取资源。在同一个线程中，RLock.acquire可以被多次调用，利用该特性，可以解决部分死锁问题
②当多个线程同时访问一个数据时，需加锁，排队变成单线程一个一个执行，避免出错。
③加锁避免并发导致逻辑出错。
④每当一个线程a要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程b获得锁定了，那么就让线程a暂停，也就是同步阻塞；等到线程b访问完毕，释放锁以后，再让线程a继续。
⑤同一时刻只允许一个线程操作该数据，可以保证数据安全。 线程锁用于锁定资源，可以同时使用多个锁，当需要独占某一资源时，任何一个锁都可以锁这个资源。
⑥将一段代码锁住，一旦获得锁权限，除非释放线程锁，否则其他代码都无法获得锁权限。
（2）多进程的进程锁①很多时候，需要在多个进程中同时写一个文件，如果不加锁机制，就会导致写文件错乱。
②谁先抢到锁谁先执行，等到该进程执行完成后，其它进程再抢锁执行。
③python多进程编程使用进程池非常的方便管理进程，但是有时候子进程之间会抢占一些独占资源，比如consol或者比如日志文件的写入权限，这样的时候我们一般需要共享一个Lock来对独占资源加锁。
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