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Python线程的生命周期(新建、就绪、运行、阻塞和死亡)
《Python创建线程》一节中,介绍了 2 种创建线程的方法,通过分析线程的执行过程我们得知,当程序中包含多个线程时,CPU 不同一直被特定的线程霸占,而是轮流执行各个线程。
那么,CPU 在轮换执行线程过程中,线程都经历了什么呢?线程从创建到消亡的整个过程,可能会历经 5 种状态,分别是新建、就绪、运行、阻塞和死亡,如图 1 所示。
图 1 线程状态转换图
值得注意的一点是,start() 方法只能由处于新建状态的线程调用,而一旦调用 start() 方法,线程状态就会由新建状态转为就绪状态。这意味着,每一个线程最多只能调用一次 start() 方法。如果多次调用,则 Python 解释器将抛出 RuntimeError 异常。
另外,线程由新建状态转到就绪状态,只有一个办法,就是调用 start() 方法。有读者可能会问,直接调用 Thread 类构造方法中 target 参数指定的函数,或者直接调用 Thread 子类中的 run() 实例方法,不可以吗?当然不可以,这 2 种方法是可以执行目标代码,但是由主线程 MianThread 负责执行,而不是由新创建的子线程负责执行。
但如果当前有多个线程处于就绪状态(等待 CPU 调度)时,处于运行状态的线程将无法一直霸占 CPU 资源,为了使其它线程也有执行的机会,CPU 会在一定时间内强制当前运行的线程让出 CPU 资源,以供其他线程使用。而对于获得 CPU 调度却没有执行完毕的线程,就会进入阻塞状态。
以上几种情况都会导致线程阻塞,只有解决了线程遇到的问题之后,该线程才会有阻塞状态转到就绪状态,继续等待 CPU 调度(如图 1 所示)。以上 4 种可能发生线程阻塞的情况,解决措施分别如下:
那么,CPU 在轮换执行线程过程中,线程都经历了什么呢?线程从创建到消亡的整个过程,可能会历经 5 种状态,分别是新建、就绪、运行、阻塞和死亡,如图 1 所示。
图 1 线程状态转换图
线程的新建和就绪状态
无论是通过 Thread 类直接实例化对象创建线程,还是通过继承自 Thread 类的子类实例化创建线程,新创建的线程在调用 start() 方法之前,不会得到执行,此阶段的线程就处于新建状态。当位于新建状态的线程调用 start() 方法后,该线程就转换到就绪状态。所谓就绪,就是告诉 CPU,该线程已经可以执行了,但是具体什么时候执行,取决于 CPU 什么时候调度它。换句话说,如果一个线程处于就绪状态,只能说明此线程已经做好了准备,随时等待 CPU 调度执行,并不是说执行了 start() 方法此线程就会立即被执行。从图 1 可以看出,只有当线程刚刚创建,且未调用 start() 方法时,该线程才处于新建状态,而一旦线程调用 start() 方法之后,线程将无法再回到新建状态。
值得注意的一点是,start() 方法只能由处于新建状态的线程调用,而一旦调用 start() 方法,线程状态就会由新建状态转为就绪状态。这意味着,每一个线程最多只能调用一次 start() 方法。如果多次调用,则 Python 解释器将抛出 RuntimeError 异常。
另外,线程由新建状态转到就绪状态,只有一个办法,就是调用 start() 方法。有读者可能会问,直接调用 Thread 类构造方法中 target 参数指定的函数,或者直接调用 Thread 子类中的 run() 实例方法,不可以吗?当然不可以,这 2 种方法是可以执行目标代码,但是由主线程 MianThread 负责执行,而不是由新创建的子线程负责执行。
原因很简单,一方面 Python解释器会将它们看做是普通的函数调用和类方法调用。另一方面,由于新建的线程属于新建状态而不是就绪状态,因此不会得到 CPU 的调度。
线程的运行和阻塞状态
当位于就绪状态的线程得到了 CPU,并开始执行 target 参数执行的目标函数或者 run() 方法,就表明当前线程处于运行状态。但如果当前有多个线程处于就绪状态(等待 CPU 调度)时,处于运行状态的线程将无法一直霸占 CPU 资源,为了使其它线程也有执行的机会,CPU 会在一定时间内强制当前运行的线程让出 CPU 资源,以供其他线程使用。而对于获得 CPU 调度却没有执行完毕的线程,就会进入阻塞状态。
除此之外,如果处于运行状态的线程发生如下几种情况,也将会由运行状态转到阻塞状态:目前几乎所有的桌面和服务器操作系统,都采用的是抢占式优先级调度策略。即 CPU 会给每一个就绪线程一段固定时间来处理任务,当该时间用完后,系统就会阻止该线程继续使用 CPU 资源,让其他线程获得执行的机会。而对于具体选择那个线程上 CPU,不同的平台采用不同的算法,比如先进先出算法(FIFO)、时间片轮转算法、优先级算法等,每种算法各有优缺点,适用于不同的场景。
- 线程调用了 sleep() 方法;
- 线程等待接收用户输入的数据;
- 线程试图获取某个对象的同步锁(后续章节会详细讲解)时,如果该锁被其他线程所持有,则当前线程进入阻塞状态;
- 线程调用 wait() 方法,等待特定条件的满足;
以上几种情况都会导致线程阻塞,只有解决了线程遇到的问题之后,该线程才会有阻塞状态转到就绪状态,继续等待 CPU 调度(如图 1 所示)。以上 4 种可能发生线程阻塞的情况,解决措施分别如下:
- sleep() 方法规定的时间已过;
- 线程接收到了用户输入的数据;
- 其他线程释放了该同步锁,并由该线程获得;
- 调用 set() 方法发出通知;
以上涉及到的线程方法以及它们的含义和用法,会在后续章节做详细讲解。
线程死亡状态
对于获得 CPU 调度却未执行完毕的线程,它会转入阻塞状态,待条件成熟之后继续转入就绪状态,重复争取 CPU 资源,直到其执行结束。执行结束的线程将处于死亡状态。对于处于死亡状态的线程,有以下 2 点需要注意:线程执行结束,除了正常执行结束外,如果程序执行过程发生异常(Exception)或者错误(Error),线程也会进入死亡状态。
- 主线程死亡,并不意味着所有线程全部死亡。也就是说,主线程的死亡,不会影响子线程继续执行;反之也是如此。
- 对于死亡的线程,无法再调用 start() 方法使其重新启动,否则 Python 解释器将抛出 RuntimeError 异常。
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