面试题：Python中多线程与多进程选择策略之下的资源占用问题

Question

在Python中，多线程和多进程在资源占用方面有何不同？在处理内存密集型任务时，应该优先选择多线程还是多进程，并说明原因。

Answer 1

多线程和多进程在资源占用方面的不同

1. 内存占用
   • 多线程：线程共享进程的地址空间，意味着它们可以直接访问相同的全局变量和数据结构，因此额外的内存开销相对较小。例如，创建10个线程，它们共享进程的堆内存，无需为每个线程单独分配大量内存。
   • 多进程：每个进程都有独立的地址空间，这意味着每个进程都需要复制父进程的所有数据和代码段到自己的空间中，内存占用较大。比如，创建10个进程，每个进程都有一套完整的变量副本，占用的内存是多线程的数倍。
2. 系统资源
   • 多线程：线程的创建、销毁和切换相对进程开销小，因为线程上下文切换主要涉及CPU寄存器的保存和恢复，不涉及地址空间的切换。但是由于线程共享资源，在访问共享资源时需要同步机制（如锁），这可能导致死锁等问题。
   • 多进程：进程的创建和销毁开销较大，因为涉及到地址空间的创建和释放。进程间通信（IPC）相对复杂，需要诸如管道、消息队列、共享内存等机制。但进程间相互独立，一个进程崩溃不会影响其他进程。

在处理内存密集型任务时的选择

在处理内存密集型任务时，应该优先选择多进程。原因如下：

1. 内存隔离：多进程每个进程有独立的地址空间，避免了因内存使用不当（如内存泄漏、非法内存访问等）导致整个程序崩溃的风险。例如，某个进程在处理大数据时出现内存溢出，不会影响其他进程的正常运行。
2. 利用多核：内存密集型任务通常需要大量计算资源，多进程可以充分利用多核CPU的优势，真正实现并行计算，提高处理速度。而Python的多线程由于全局解释器锁（GIL）的存在，在同一时间只能有一个线程执行Python字节码，对于CPU密集型任务（如处理大数据的计算）无法发挥多核优势。