Python 之进程调度的来龙去脉：基本使用与原理(71)

Python 之进程调度的来龙去脉：基本使用与原理

一、引言

在现代计算机系统中，多任务处理是一项核心能力。操作系统需要同时管理多个进程，确保它们能够高效、公平地使用系统资源。进程调度作为操作系统的核心功能之一，负责决定哪个进程在何时使用 CPU 资源。Python 作为一门功能强大且广泛应用的编程语言，提供了多种方式来处理进程和线程，深入理解 Python 中的进程调度原理和使用方法，对于开发高效、稳定的多进程程序至关重要。

二、进程调度的基本概念

2.1 进程与调度的定义

进程是程序在操作系统中的一次执行过程，是系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有自己独立的内存空间、程序计数器和执行上下文。而进程调度则是操作系统根据一定的策略和算法，从就绪队列中选择一个进程，并将 CPU 资源分配给它执行的过程。

2.2 进程的状态

进程在其生命周期中会经历不同的状态，常见的进程状态有：

• 创建状态：进程正在被创建，操作系统为其分配必要的资源，如内存空间、文件描述符等。
• 就绪状态：进程已经准备好运行，等待操作系统分配 CPU 时间片。处于就绪状态的进程会被放入就绪队列中。
• 运行状态：进程正在 CPU 上执行。在单 CPU 系统中，同一时刻只有一个进程处于运行状态。
• 阻塞状态：进程由于等待某些事件（如 I/O 操作完成、信号量等）而暂时停止执行，让出 CPU。处于阻塞状态的进程会被放入阻塞队列中。
• 终止状态：进程执行完毕或因异常而终止，操作系统回收其占用的资源。

2.3 调度的必要性

在多进程环境下，多个进程竞争 CPU 资源。如果没有合理的调度机制，可能会出现某些进程长时间占用 CPU，而其他进程得不到执行的情况，导致系统资源利用率低下，程序响应缓慢。因此，进程调度的主要目的是提高系统资源利用率，保证进程的公平性和响应性。

三、操作系统中的进程调度算法

3.1 先来先服务（FCFS）调度算法

先来先服务（First-Come, First-Served，FCFS）调度算法是最简单的调度算法之一。它按照进程到达就绪队列的先后顺序进行调度，即先到达的进程先执行。

# 模拟先来先服务调度算法
# 定义进程类，包含进程的名称和到达时间、执行时间
class Process:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time):
        # 进程名称
        self.name = name
        # 进程到达时间
        self.arrival_time = arrival_time
        # 进程执行时间
        self.burst_time = burst_time

# 先来先服务调度函数
def fcfs_scheduling(processes):
    # 按照到达时间对进程进行排序
    processes.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
    current_time = 0
    for process in processes:
        # 如果当前时间小于进程的到达时间，更新当前时间为进程的到达时间
        if current_time < process.arrival_time:
            current_time = process.arrival_time
        # 输出进程开始执行的信息
        print(f"Process {process.name} starts at time {current_time}")
        # 更新当前时间为进程执行结束的时间
        current_time += process.burst_time
        # 输出进程执行结束的信息
        print(f"Process {process.name} ends at time {current_time}")

# 创建进程列表
processes = [
    Process("P1", 0, 5),
    Process("P2", 1, 3),
    Process("P3", 2, 8),
    Process("P4", 3, 6)
]

# 调用先来先服务调度函数
fcfs_scheduling(processes)

在上述代码中，我们首先定义了一个 Process 类，用于表示进程。然后实现了 fcfs_scheduling 函数，该函数接受一个进程列表作为参数，按照进程的到达时间对进程进行排序，然后依次执行每个进程。

3.2 短作业优先（SJF）调度算法

短作业优先（Shortest Job First，SJF）调度算法选择执行时间最短的进程优先执行。它可以分为抢占式和非抢占式两种。非抢占式 SJF 算法在进程执行过程中不会被其他进程打断，直到该进程执行完毕；而抢占式 SJF 算法在有更短执行时间的进程到达时，会立即抢占当前正在执行的进程。

# 模拟短作业优先调度算法（非抢占式）
# 定义进程类，包含进程的名称、到达时间和执行时间
class Process:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time):
        # 进程名称
        self.name = name
        # 进程到达时间
        self.arrival_time = arrival_time
        # 进程执行时间
        self.burst_time = burst_time

# 短作业优先调度函数（非抢占式）
def sjf_scheduling(processes):
    current_time = 0
    completed_processes = []
    remaining_processes = processes.copy()
    while remaining_processes:
        # 筛选出已经到达的进程
        available_processes = [p for p in remaining_processes if p.arrival_time <= current_time]
        if not available_processes:
            # 如果没有可用进程，时间推进到下一个进程的到达时间
            current_time = min(p.arrival_time for p in remaining_processes)
            continue
        # 选择执行时间最短的进程
        shortest_process = min(available_processes, key=lambda x: x.burst_time)
        # 如果当前时间小于进程的到达时间，更新当前时间为进程的到达时间
        if current_time < shortest_process.arrival_time:
            current_time = shortest_process.arrival_time
        # 输出进程开始执行的信息
        print(f"Process {shortest_process.name} starts at time {current_time}")
        # 更新当前时间为进程执行结束的时间
        current_time += shortest_process.burst_time
        # 输出进程执行结束的信息
        print(f"Process {shortest_process.name} ends at time {current_time}")
        # 将执行完毕的进程添加到已完成进程列表中
        completed_processes.append(shortest_process)
        # 从剩余进程列表中移除执行完毕的进程
        remaining_processes.remove(shortest_process)

# 创建进程列表
processes = [
    Process("P1", 0, 5),
    Process("P2", 1, 3),
    Process("P3", 2, 8),
    Process("P4", 3, 6)
]

# 调用短作业优先调度函数
sjf_scheduling(processes)

在上述代码中，我们实现了非抢占式的 SJF 调度算法。在每次调度时，筛选出已经到达的进程，然后选择执行时间最短的进程执行。

3.3 时间片轮转（RR）调度算法

时间片轮转（Round Robin，RR）调度算法为每个进程分配一个固定的时间片（时间量子），当进程的时间片用完后，该进程会被暂停执行，放入就绪队列的尾部，等待下一次调度。

# 模拟时间片轮转调度算法
# 定义进程类，包含进程的名称、执行时间和剩余执行时间
class Process:
    def __init__(self, name, burst_time):
        # 进程名称
        self.name = name
        # 进程执行时间
        self.burst_time = burst_time
        # 进程剩余执行时间
        self.remaining_time = burst_time

# 时间片轮转调度函数
def rr_scheduling(processes, time_quantum):
    queue = processes.copy()
    current_time = 0
    while queue:
        # 取出队列头部的进程
        process = queue.pop(0)
        if process.remaining_time <= time_quantum:
            # 如果进程的剩余执行时间小于等于时间片，该进程将执行完毕
            current_time += process.remaining_time
            process.remaining_time = 0
            # 输出进程执行结束的信息
            print(f"Process {process.name} ends at time {current_time}")
        else:
            # 如果进程的剩余执行时间大于时间片，该进程将执行一个时间片
            current_time += time_quantum
            process.remaining_time -= time_quantum
            # 输出进程执行一个时间片后的信息
            print(f"Process {process.name} runs from time {current_time - time_quantum} to {current_time}")
            # 将进程重新放入队列尾部
            queue.append(process)

# 创建进程列表
processes = [
    Process("P1", 5),
    Process("P2", 3),
    Process("P3", 8),
    Process("P4", 6)
]

# 时间片大小
time_quantum = 2

# 调用时间片轮转调度函数
rr_scheduling(processes, time_quantum)

在上述代码中，我们实现了时间片轮转调度算法。每个进程被分配一个固定的时间片，当时间片用完后，进程会被暂停执行，放入队列尾部。

3.4 优先级调度算法

优先级调度算法为每个进程分配一个优先级，优先级高的进程优先执行。优先级可以是静态的（在进程创建时确定），也可以是动态的（根据进程的执行情况动态调整）。

# 模拟优先级调度算法
# 定义进程类，包含进程的名称、优先级和执行时间
class Process:
    def __init__(self, name, priority, burst_time):
        # 进程名称
        self.name = name
        # 进程优先级
        self.priority = priority
        # 进程执行时间
        self.burst_time = burst_time

# 优先级调度函数
def priority_scheduling(processes):
    current_time = 0
    completed_processes = []
    remaining_processes = processes.copy()
    while remaining_processes:
        # 选择优先级最高的进程
        highest_priority_process = min(remaining_processes, key=lambda x: x.priority)
        # 输出进程开始执行的信息
        print(f"Process {highest_priority_process.name} starts at time {current_time}")
        # 更新当前时间为进程执行结束的时间
        current_time += highest_priority_process.burst_time
        # 输出进程执行结束的信息
        print(f"Process {highest_priority_process.name} ends at time {current_time}")
        # 将执行完毕的进程添加到已完成进程列表中
        completed_processes.append(highest_priority_process)
        # 从剩余进程列表中移除执行完毕的进程
        remaining_processes.remove(highest_priority_process)

# 创建进程列表
processes = [
    Process("P1", 3, 5),
    Process("P2", 1, 3),
    Process("P3", 4, 8),
    Process("P4", 2, 6)
]

# 调用优先级调度函数
priority_scheduling(processes)

在上述代码中，我们实现了优先级调度算法。每次调度时，选择优先级最高的进程执行。

四、Python 中的进程调度

4.1 multiprocessing 模块简介

Python 的 multiprocessing 模块提供了创建和管理进程的功能。它允许我们在 Python 程序中创建多个进程，实现多任务处理。multiprocessing 模块使用操作系统的底层机制来创建和管理进程，因此可以充分利用多核处理器的性能。

4.2 创建和启动进程

import multiprocessing

# 定义一个函数，作为进程要执行的任务
def worker():
    # 输出当前进程的名称
    print(f"Worker process: {multiprocessing.current_process().name}")

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个新的进程对象，target 参数指定要执行的函数
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    # 启动新进程
    p.start()
    # 等待新进程执行完毕
    p.join()
    # 输出主进程的名称
    print(f"Main process: {multiprocessing.current_process().name}")

在上述代码中，我们使用 multiprocessing.Process 类创建了一个新的进程对象，并指定了要执行的函数 worker。然后调用 start() 方法启动进程，调用 join() 方法等待进程执行完毕。

4.3 进程的调度与管理

在 Python 中，multiprocessing 模块创建的进程由操作系统的进程调度器进行调度。操作系统会根据自身的调度算法为进程分配 CPU 时间片。Python 并没有直接提供控制进程调度顺序的方法，但可以通过调整进程的优先级来影响调度结果。在 Windows 系统中，可以使用 psutil 库来调整进程的优先级。

import multiprocessing
import psutil
import time

# 定义一个函数，作为进程要执行的任务
def worker():
    # 获取当前进程的 PID
    pid = multiprocessing.current_process().pid
    # 获取当前进程的 psutil 进程对象
    process = psutil.Process(pid)
    # 设置进程的优先级为高
    process.nice(psutil.HIGH_PRIORITY_CLASS)
    for i in range(5):
        # 输出当前进程的名称和计数信息
        print(f"Worker process: {multiprocessing.current_process().name}, count: {i}")
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个新的进程对象，target 参数指定要执行的函数
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    # 启动新进程
    p.start()
    # 等待新进程执行完毕
    p.join()
    # 输出主进程的名称
    print(f"Main process: {multiprocessing.current_process().name}")

在上述代码中，我们使用 psutil 库获取当前进程的 psutil.Process 对象，并将进程的优先级设置为高。

五、Python 进程调度的原理

5.1 操作系统的调度机制

Python 的 multiprocessing 模块创建的进程实际上是由操作系统进行管理和调度的。操作系统的进程调度器会根据一定的算法（如前面介绍的 FCFS、SJF、RR 等）从就绪队列中选择一个进程，并将 CPU 资源分配给它执行。在多 CPU 系统中，操作系统还会进行 CPU 亲和性调度，将进程分配到合适的 CPU 核心上执行。

5.2 Python 进程的创建与销毁

当使用 multiprocessing.Process 类创建一个新的进程时，Python 解释器会调用操作系统的相关系统调用（如 fork() 或 CreateProcess()）来创建新进程。在 Unix 系统中，fork() 系统调用会复制当前进程的所有资源，创建一个子进程；在 Windows 系统中，CreateProcess() 系统调用会加载一个新的可执行文件并创建一个新的进程环境。当进程执行完毕或因异常而终止时，操作系统会回收其占用的资源。

5.3 进程间的通信与同步

在多进程编程中，进程间的通信和同步是非常重要的。Python 的 multiprocessing 模块提供了多种进程间通信（IPC）方式，如管道（Pipe）、队列（Queue）、共享内存（Value 和 Array）等，以及同步原语，如锁（Lock）、信号量（Semaphore）、事件（Event）等。这些机制可以帮助我们实现进程间的数据交换和协调，避免资源竞争和死锁等问题。

import multiprocessing

# 定义一个函数，作为生产者进程要执行的任务
def producer(queue):
    for i in range(5):
        # 向队列中放入数据
        queue.put(i)
        # 输出生产者进程放入数据的信息
        print(f"Producer put {i} into the queue")

# 定义一个函数，作为消费者进程要执行的任务
def consumer(queue):
    while True:
        # 从队列中取出数据
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        # 输出消费者进程取出数据的信息
        print(f"Consumer got {item} from the queue")

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个队列对象
    queue = multiprocessing.Queue()
    # 创建生产者进程
    p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,))
    # 创建消费者进程
    p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(queue,))
    # 启动生产者进程
    p1.start()
    # 启动消费者进程
    p2.start()
    # 等待生产者进程执行完毕
    p1.join()
    # 向队列中放入 None 表示结束信号
    queue.put(None)
    # 等待消费者进程执行完毕
    p2.join()

在上述代码中，我们使用 multiprocessing.Queue 实现了生产者 - 消费者模型，生产者进程向队列中放入数据，消费者进程从队列中取出数据。

六、总结与展望

6.1 总结

进程调度是操作系统的核心功能之一，它负责决定哪个进程在何时使用 CPU 资源。Python 的 multiprocessing 模块为我们提供了创建和管理进程的功能，通过它可以实现多任务处理。在 Python 中，进程的调度由操作系统的进程调度器负责，我们可以通过调整进程的优先级来影响调度结果。同时，Python 提供了多种进程间通信和同步机制，帮助我们实现进程间的数据交换和协调。

6.2 展望

• 性能优化：随着计算机硬件的不断发展，多核处理器的性能越来越强大。未来 Python 的进程调度机制可能会进一步优化，以更好地利用多核处理器的性能，提高程序的执行效率。
• 分布式调度：在分布式系统中，进程调度变得更加复杂。未来 Python 可能会提供更强大的分布式进程调度功能，方便开发者构建分布式应用程序。
• 智能化调度：随着人工智能技术的发展，未来的进程调度算法可能会引入智能化的因素，根据进程的实时状态和系统资源的使用情况动态调整调度策略，提高系统的整体性能。

总之，深入理解 Python 中的进程调度原理和使用方法，对于开发高效、稳定的多进程程序具有重要意义。通过不断学习和实践，我们可以更好地利用 Python 的进程调度机制，应对各种复杂的应用场景。