1、简述进程和线程
进程：
1）操作系统进行资源分配（内存、磁盘、显卡）的基本单位，多个进程之间相互独立（地址空间和数据空间），需要通信的话是在操作系统层面进行通信
2）稳定性好，如果一个进程崩溃，不影响其他进程，但是进程消耗资源大，开启的进程数量有限制
线程：
1）CPU进行资源分配和调度的基本单位（CPU看到的都是线程不是进程），线程是进程的一部分，是比进程更小的能够独立运行的基本单位，一个进程下的多个线程可以共享该进程的所有资源（地址空间和数据空间），一个线程的数据可以直接提供给其他线程使用，比较方便，但同时会造成变量值的混乱，所以需要通过线程锁来限制线程的执行
2）如果IO操作密集，则可以多线程运行效率高，缺点就是如果一个线程崩溃，就会造成进程的崩溃
应用场景：
1）IO密集的用多线程，在用户输入，sleep的时候，可以切换到其他线程执行，减少等待的时间
2）CPU密集的用多进程，因为假如IO操作较少，用多线程的话，因为线程共享一个全局解释器锁，当前运行的线程会霸占GIL，导致其他线程没有GIL，就不能充分利用多核CPU的优势
2、CPU密集型和IO密集型
CPU密集型：
指的是大部分的状况下是CPU Loading 100%，CPU要读写I/O（硬盘/内存），I/O在很短的时间内就可以完成，而CPU还有很多运算要处理，整个过程中系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多
例如：算法里面的模型运算工作，如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，属于CPU密集型的程序，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然可以用多线程完成，但是线程越多，花在线程切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要高效地利用CPU，CPU密集型任务同时运行的线程数量应当等于CPU的核数，这样可以占满CPU资源，进而充分利用CPU
IO密集型：
指的是大部分的状况下是CPU在等I/O（硬盘/内存）的读写操作，此时的CPU Loading并不高，整个过程中系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多
例如：读写数据库等，CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度），对于IO密集型任务，线程越多，CPU效率越高，但也要有一个限度，常见的大部分任务都是IO密集型任务
IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因为，用运行速度极快的C语言替换Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率，对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率高（代码量少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差
IO密集型任务线程由于等待IO会被阻塞，如果仍然使用等于 CPU核数 个线程，CPU是跑不满的，需要使用更多线程来提高CPU利用率
总之，CPU密集型程序适合C语言多线程，IO密集型的适合脚本语言开发的多线程
3、多核、多进程、多线程
计算机的物理核数是同时可以并行的线程数量（CPU看到的都是线程，线程是CPU调度分配的最小单位），由于超线程技术（一个实体CPU提供两个逻辑线程），实际上可以并行的线程数量通常是物理核数的两倍，这也是操作系统看到的核数，所以我们说的核数是操作系统看到的核数，指的是超线程技术之后的那个核（不是物理核）
如果计算机有多个CPU核，且计算机中总的线程数量小于核数，那线程可以运行在不同的核中。
如果是单核多线程，那么多线程之间就不是并行，而是并发，即为了负载均衡CPU调度器会不断在单核上切换不同的线程执行，但是我们说过，一个核只能运行一个线程，所以并发虽然让我们看起来不同线程之间的任务是并行执行的，但实际上因为增加了线程切换的开销使得代价更大了。
如果是多核多线程，且线程数量大于核数，其中有些线程就会不断切换，并发执行，但实际上最大的并行数量还是CPU的核的数量。
4、linux中最大进程数、最大线程数
最大进程数
（1）32位系统中最多可以起32768个进程
（2）64位系统中最多可以起2的22次方（4194304）约420万个
[root@**** ~]$ cat /proc/sys/kernel/pid_max
32768
最大线程数
其实最大线程数量也可以配置无限大，在资源充足的情况下，但一般都有会默认限制
[root@**** ~]$ cat /proc/sys/kernel/threads-max
1543275
正常情况下，系统默认的配置已经足够我们使用，除非想进行一些极限性能测试或者性能优化，这时候可以根据具体的情况来调整上面提到的几个参数
5、python语言特殊性
CPU是多核时支持多个线程同时执行，但在python中，无论是单核还是多核，一个进程同时只能由一个线程在执行。根源在于GIL的存在，GIL全称是Global Interpreter Lock（全局解释锁），来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定，某个线程想要执行，必须先拿到 GIL，我们可以把 GIL 看作是“通行证”，并且在一个 Python 进程中，GIL 只有一个，拿不到通行证的线程，就不允许进入 CPU 执行，所以多线程在python中很鸡肋，多线程的运行顺序仍是有先后的，并不是同时进行的。
