id, title, type, domain, stack, tags, level, prerequisites, est_hours, related, week, order
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week |
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| cs.network-os.os-basics |
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 |
lesson |
cs |
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| 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 |
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basic |
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3 |
| python.asyncio.index |
| devops.linux.troubleshooting |
| cs.network-os.interview |
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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
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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,运行通过):
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?