Многопроцессность и многопоточность – это два способа достижения параллелизма в программах, но они существенно различаются в реализации и использовании ресурсов.
Многопроцессность:
- Каждый процесс имеет свое собственное адресное пространство, то есть свою собственную выделенную область памяти.
- Процессы выполняются независимо друг от друга. Если один процесс зависает или крашится, это обычно не влияет на другие процессы.
- Обмен данными между процессами требует использования механизмов межпроцессного взаимодействия (IPC), таких как очереди, каналы (pipes), сокеты, разделяемая память. Эти механизмы требуют сериализации и десериализации данных, что может быть затратным.
- Переключение между процессами обычно медленнее, чем переключение между потоками, так как требует больших накладных расходов операционной системы.
- Многопроцессность эффективна для задач, которые могут выполняться параллельно на нескольких ядрах процессора и не требуют интенсивного обмена данными. Она хорошо подходит для обхода ограничений GIL (Global Interpreter Lock) в Python, позволяя использовать все доступные ядра CPU.
- Пример использования: запуск нескольких независимых задач обработки данных, каждая в своем процессе.
Многопоточность:
- Потоки выполняются внутри одного процесса и разделяют его адресное пространство (память).
- Потоки могут легко обмениваться данными, так как они имеют доступ к общим переменным. Это упрощает взаимодействие между задачами.
- Если один поток зависает или вызывает ошибку, это может привести к падению всего процесса.
- Переключение между потоками обычно быстрее, чем переключение между процессами, так как требует меньших накладных расходов операционной системы.
- В Python, из-за GIL, только один поток может выполнять байт-код Python в любой момент времени. Это означает, что многопоточность не всегда приводит к реальному параллелизму для CPU-bound задач. Однако многопоточность может быть эффективна для I/O-bound задач (например, ожидание ответа от сети или диска), когда один поток ждет, другой может продолжать выполнение.
- Пример использования: параллельная загрузка данных из нескольких источников, где основной проблемой является ожидание завершения операций ввода-вывода.
Ключевые различия вкратце:
- Память: Процессы имеют раздельное адресное пространство, потоки – общее.
- Зависимость: Сбой в процессе не влияет на другие процессы, сбой в потоке может уронить весь процесс.
- Обмен данными: Процессы требуют IPC, потоки обмениваются данными через общие переменные.
- Скорость переключения: Переключение между потоками быстрее, чем между процессами.
- Эффективность в Python: Многопроцессность обходит GIL для CPU-bound задач, многопоточность эффективна для I/O-bound задач.