多线程怎么保证数据安全_关于多线程和多进程

进程是程序在计算机上的一次执行活动，即正在运行中的应用程序，通常称为进程，
我们运行的一个py脚本就是一个进程。每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)，
每当用户启动一个进程时，操作系统就会为该系统分配一个独立的内存空间，让应用程序
在这个独立的内存空间中运行。

是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。
协程调用切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，再切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，
直接操作栈则没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局的变量，所以上下文切换非常快。

一般回答CPU密集型使用多进程，IP密集型使用多线程即可。

在使用多线程的时候会出现多线程竞争
多线程竞争是因为线程是非独立的，同一个进程中线程是数据共享的，
当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态，
即：数据几乎同步被多个线程占用，造成数据混乱，即多为的线程不安全。

线程同步能保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制死引入互斥锁
互斥锁为资源银土一个状态：锁定/非锁定
某个线程要更改为共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为"锁定"，其他线程不能更改；
直到该线程释放资源，将资源的状态变成"非锁定"，其他的线程才能再次锁定该资源。
互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

锁的好处：
确保了某段关键代码(共享数据资源)只能由一个线程从头到尾完整地执行
能解决多线程资源竞争下的原子操作问题。
锁的坏处：
阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率大大地降低了。
锁的致命问题：
死锁

在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
避免死锁：
程序设计要尽量避免(银行家算法)
添加超时时间等

python中的多线程是伪多线程，因为存在GIL。
1、Python语言和GIL没有关系，只是因为历史原因在Cpython虚拟机(解释器)中难以移除GIL
2、GIL：全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。
3、线程释放GIL锁的情况：在IO操作等可能引起阻塞的system call之前，可以暂时释放GIL，
但在执行完毕后，必须重新获取GIL，python3使用计时器(执行时间到达阈值后，当前线程释放GIL)
或python2,tickets计数达到100
4、Python使用多进程是可以利用多核CPU资源的
5、多线程爬虫比单线程性能有提升，是因为IO阻塞会自动释放GIL锁