原創博客地址：python進階07併發之三其他問題
何時使用多進程(線程)
使用多進程or線程,對於python，考慮到GIL鎖，基本上默認使用多進程就對了。
除此之外，線程共享全局變量，進程全局變量則是隔離的，實際進程大多數情況需要通信的，所以也需要考慮共享數據讀寫問題處理。 決定因素穩定性和數據共享要求上（操作系統差異性，win偏好線程，linux偏好進程）
性能上雖然線程較好，但實際除了大型互聯網公司和部分專業性質軟件，大多數中小型公司的併發量，並不會帶來很大影響，況且目前服務器領域，基本上LInux和Unix佔比較高，線程相比進程在性能上優勢並不十分突出。所以這方面考量不會太大的。
以下幾種情況可考慮多進程(線程)
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循環（互相獨立，無內部依賴） 耗時操作，批量下載IO等操作，典型的是網絡爬蟲 分叉型計算，典型的是分治算法，或mapreduce的map階段 |
python多線程既然有GIL鎖爲何還需要加鎖
Python已經有一個GIL來保證同一時間只能有一個線程來執行了，爲什麼這裏還需要lock? 注意啦，這裏的lock是用戶級的lock,跟那個GIL沒關係 ，具體我們通過下圖來看一下
簡單來說就是，“GIL同一時間只有一個線程執行”是微觀層面鎖，但我們需要加鎖的是宏觀層面鎖。
比如 鎖(process_a1,process_a2,process_a3),和 鎖(process_b1,process_b2,process_b3)，如果去掉鎖，僅僅依賴GIL的機制,則可能出現：process_a1,process_b1,process_a2.process_b2,process_a3,process_b3，可能導致錯誤數據出現.
相比之下，協程裏的多線程(的共享數據訪問)則是不需要加鎖的！因爲從用戶層面看，協程是多線程的。但虛擬機層面，其實單線程的，協程內部進行cpu執行權利的自行控制。關於單線程實現多線程併發執行，可參考 博文”併發之一基本概念的事件模型部分”。
同進程不同線程可運行在不同核心上？
這個還要看編程語言的線程模型。某些語言（如python）的線程模型不支持並行運行在多個核上
實際上有些操作系統在內部並不分進程和線程，調度方式是一致的。比如Linux，共享內存的就是線程，不共享內存的就是進程，然後把包裝好的創建函數暴露給POSIX API。
現在同一進程下的多個線程是可以在多核CPU下並行運行的。但2.4內核及以前的系統實現的線程沒有內核支持，無法在多核的情況下並行運行。
多線程的概念主要有兩種：一種是用戶態多線程；一種是內核態多線程
內核態多線程，如樓上所言，在操作系統內核的支持下可以在多核下並行運行；
對於用戶態多線程，儘管沒有內核的直接支持，但若一個用戶態線程對應於內核的一個進程的話（從這個角度，內核還是間接支持的），仍然是可以在多核上並行運行的。
因此，這歸結爲，用戶態多線程的實現技術。
似乎目前Linux上的用戶態多線程，就是利用了內核的進程來實現的。
如果是內核線程（就是fork出來的，pthread_create在2.4後最終也用fork，具體參看其實現），那麼可以調度到多cpu，內核支持線程的誘導因素之一就是可以利用多cpu資源進行並行計算；如果是用戶線程，那麼就不能在多cpu上並行計算了，用戶庫線程的弊端之一就是不能利用多cpu資源；
線程是併發還是並行，進程是併發還是並行？
線程是併發，進程是並行；
現代os都將線程作爲最小調度單位，進程作爲資源分配的最小單位。
父子進程如何區分?
子進程是父進程通過fork()產生出來的，pid = os.fork()
通過返回值pid是否爲0，判斷是否爲子進程，如果是0，則表示是子進程
由於 fork() 是 Linux 上的概念，所以如果要跨平臺，最好還是使用 subprocess 模塊來創建子進程。
子進程如何回收？
python中採用os.wait()方法用來回收子進程佔用的資源
pid, result = os.wait() # 回收子進程資源 阻塞，等待子進程執行完成回收
如果有子進程沒有被回收的，但是父進程已經死掉了，這個子進程就是殭屍進程。孤兒進程,父類進程over.,子進程未結束
使用多處理池的apply_async方法時，誰運行回調
回調在主進程中處理，但單獨線程(循環方式依次處理)
參考：使用多處理池的apply_async方法時，誰運行回調？
異常處理,異常消失問題
參考
進程和線程、協程的區別
進程 vs. 線程
以Python爬取數據爲例，多線程和多進程的優劣
在多核CPU下，同一進程下的多個線程可以並行運行嗎
python併發編程之多進程(實踐篇)
python多進程原理及其實現（1-6總結，較好）
python之路多進程和多線程總結(四)
一文看懂Python多進程與多線程編程(工作學習面試必讀)
搞定python多線程和多進程（詳細）
Python的進程間通信
Python進程間共享數據（三）（dict、list）
多進程,多線程,協程實現簡單舉例
異步IO、多線程、多進程
Python開發【第九章】：線程、進程和協程
multiprocess模塊使用進程池調用apply_async()提交的函數及回調函數不執行問題