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id: cs.network-os.os-basics
title: 操作系统基础：进程线程协程、I/O 模型与多路复用、内存与虚拟内存、文件描述符、死锁
type: lesson
domain: cs
stack: [network-os]
tags: [进程, 线程, 协程, GIL, I/O 多路复用, epoll, 虚拟内存, OOM, 文件描述符, 死锁]
level: basic
prerequisites: [cs.network-os.http-tcp]
est_hours: 3
related: [python.asyncio.index, devops.linux.troubleshooting, cs.network-os.interview]
week: [14, 16]
order: 2
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# 操作系统基础：进程线程协程、I/O 模型与多路复用、内存与虚拟内存、文件描述符、死锁

## 解释说明

### 进程、线程、协程

| | 进程 | 线程 | 协程 |
| --- | --- | --- | --- |
| 资源 | 独立地址空间 | 共享进程的内存 | 共享线程 |
| 切换 | 内核，开销最大 | 内核，开销中等 | 用户态，开销最小 |
| 通信 | 管道、套接字、共享内存 | 共享变量 + 锁 | 共享变量（单线程内无需锁，但要注意 await 之间的状态变化） |
| 例子 | Gunicorn 多 worker | Java 线程池 | Go goroutine（多线程调度）、Python asyncio（单线程） |

**Python 的 GIL**：同一进程中同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码；I/O 密集用线程或 asyncio 都可以，CPU 密集用多进程（Python 3.13 起有可选的无 GIL 自由线程构建，3.14 起官方支持，生态仍在适配，以官方文档为准）。

### I/O 模型

- 阻塞 I/O：一个连接占一个线程。
- **I/O 多路复用**（select / poll / **epoll**）：一个线程监视大量文件描述符，内核告诉你哪些就绪。Nginx、Redis、Node.js、asyncio 都基于它。
- 异步 I/O（io_uring 等）：提交请求，完成后通知。

### 内存

- **虚拟内存**：每个进程看到独立的地址空间，由页表映射到物理内存；缺页时从磁盘加载。
- 栈（函数调用、局部变量）和堆（动态分配）。
- **OOM**：内存不足时内核选择进程杀掉；容器超过内存上限被 OOMKilled（退出码 137）。

### 文件描述符

Linux 中一切皆文件：文件、套接字、管道都是文件描述符（fd）。每个进程有上限（`ulimit -n`），连接泄漏会导致 “Too many open files”。

### 死锁

四个必要条件：互斥、持有并等待、不可抢占、循环等待。预防：固定加锁顺序、加锁超时、减小锁粒度。数据库中的死锁同理（两个事务以相反顺序更新两行）。

## 案例

Python Agent 服务用 Uvicorn（asyncio）：大量请求在等待模型返回（I/O），单个进程就能支撑很多并发连接；但如果在请求处理中同步调用了一个耗时的 CPU 操作（例如解析大 PDF），整个事件循环被阻塞，所有请求都卡住 —— 应该放到进程池或单独的任务队列。

## 代码示例

单线程 + `selectors`（Linux 上为 epoll）同时服务 50 个连接（[multiplex_server.py](examples/tcp-basics/multiplex_server.py)，运行通过）：

```python
sel = selectors.DefaultSelector()
sel.register(srv, selectors.EVENT_READ, data=None)
while not stop.is_set():
    for key, _ in sel.select(timeout=0.05):
        if key.data is None:                 # 新连接
            conn, _ = srv.accept()
            conn.setblocking(False)
            sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, data="client")
        else:                                # 已有连接可读
            data = key.fileobj.recv(1024)
            ...
```

```text
$ python multiplex_server.py
单线程同时服务 50 个连接，全部回显正确
```

## 易错点

- 在 asyncio 中调用阻塞函数（`time.sleep`、同步 HTTP 客户端、CPU 密集计算）。
- 认为多线程一定能提升 Python 的 CPU 密集任务性能。
- 连接、文件打开后不关闭，fd 耗尽。
- 容器内存上限设得过小，进程被 OOMKilled 却在应用日志中找不到原因。

## 面试常问

- 进程、线程、协程的区别？
- 什么是 I/O 多路复用？epoll 相比 select 好在哪里？
- 什么是死锁？怎么避免？
- Python 的 GIL 是什么？对你的服务有什么影响？