并发编程
逻辑控制流在时间上重叠，就称为并发。（concurrency）出现在计算机系统的多个层面上， 硬件异常处理， 进程和Unix信号处理程序
应用场景
访问慢速I/O设备， 应用需要等待I/O设备的数据到达时候，内核会运行其他进程，使得CPU保持繁忙。每个应用都可以按照类似的方式，通过交替执行I/O请求和其他有用的工作进行并发
服务多个网络客户端： 为每个客户端创建创建一个单独的控制流，允许服务器同时服务多个客户端服务。避免慢速I/O操作独占服务器
多个内核机器上的并行计算
并发的基本方法
进程： 每个逻辑控制流都是一个进程， 有内核进行维护调度，进程间通讯通过使用显示的进程间通讯（IPC） 机制
I/O多路复用： 应用程序在一个进程的上下文中显示的调度他们自己的逻辑控制流，逻辑流被模型化为状态机，数据达到文件描述符后，主程序显示的从一个状态转换到另一个状态，因为程序是一个单独的进程，所以所有的流都共享一个地址空间
线程： 是运行在一个单一进程上下文中的逻辑流，想进程流一样有内核进行调度，像I/O多路复用一样 共享同一个虚拟地址。
并发编程
基于进程的并发编程
服务器 接受请求之后，父进程fork一个子进程。子进程获得服务器描述符表的完整拷贝。
子进程关闭他拷贝的监听描述符， 父进程关闭他的已连接描述符， 因为子父子进程描述符指向同一个文件表表项，所以父进程关闭已连接描述符 是至关重要， 否则， 将永远不会释放已连接描述符的文件表条目，由此引发的存储器泄露 将最终消耗尽所有的存储器，导致系统崩溃 (为什么没有说 子进程关闭 监听描述符呢？以为子进程总是早于 父进程死掉，所以总是可以释放？)
父进程回收子进程
优劣
* 非常清晰的并发模型： 共享文件表，不共享用户地址空间。
* 独立的地址空间容易 使得进程共享状态信息变得更加困难。 为了共享信息，需要使用IPC机制， 2. 慢， 进程控制和IPC 的开销太高
I/O 多路复用并发编程
用来做 并发事件驱动(event-driven) 程序的基础， 在事件驱动程序中，流是因为某种事件而前进的。
I/O并发模型中的 逻辑流模型 转换为状态， 不严格的说， 一个状态机就是一组状态(state)， 输入事件(input event)， 和转移(transitI/On) 其中转移就是将输入事件和状态映射到另一个状态。
自循环（self loop） 是同一个输入和输出状态之间的转移。
服务器使用I/O 多路复用。 select 函数检测输入事件的发生。 当一个已连接描述符准备好读取的时候，服务器作为响应的状态机 执行转移
优点:
1. 比基于进程设计的设计给了程序员更多的对程序行为的控制，
2. 事件驱动服务器运行在单一的进程上下文中， 因为每个逻辑控制流都能否访问该进程的全部地址空间。这是的在流之间 共享数据变得容易
3. 调试起来变得简单，就像顺序程序一样
4. 事件驱动 常常比基于进程的设计的要高效的多，因为他们不需要进程上下文的调度
缺点:
1. 编码复杂， 不幸的是， 随着并发粒度的减小， 复杂性还会上升，
2. 不能够充分利用多核处理器
基于线程的并发模型
1. 概念
是运行在进程上下文中的逻辑流， 有内核自动调度，每个线程都有自己的线程上下文， 包括一个唯一的整数线程ID(thread ID TID)， 栈，栈指针，程序计数器，etc，
基于线程的并发模型是结合 进程、I/O多路复用流的特性。 同进程一样内核自动调度， 同I/O复用一样， 多个线程运行在单一进程的上下文， 因此共享相同的虚拟地址空间， 代码，数据等
主线程: 每个进程开始生命周期时候是单一线程，这个线程成为主线程。 然后创建对等线程。 这个时间点开始，两个线程开始并发的执行。然后被 系统进行调度
与进程的不同： 线程的上线文要比进程的上下文小得多。不严格按照父子层次来组织。和一个进程相关的线程组成一个对等（线程池），主线程和其他线程的区别在于他总是进程中的第一个运行的线程，对等线程池的概念的主要影响是： 一个线程可以杀死他的任何对等进程，或者等待他的任何对等线程终止，每个对等线程都能读写相同的共享数据。
结合、分离： 在任何一个时间点， 线程是可结合的， 或者是分离的。一个可结合的线程能够被其他线程收回其他资源和杀死。在被其他线程回收之前，他的存储器资源是没有倍释放的。相反。 一个分离的线程是不能被其他线程回收或杀死的。他的存储资源在它终止由系统自动释放。 所以要么显示的回收，要么 pthread_join , pthread_detach. 在现实中，很好的理由要使用分离线程， web浏览器请求时都创建一个新的对等线程， 因为每个连接都是有一个单独的线程独立处理的。 对于服务器而言，就没有必要等待所有的对等线程终止，所以直接使用分离线程，在他们终止之后，资源就自动回收了。
2. 多线程序中的共享变量
线程存储模型： 线程都有自己的线程上下文， 线程ID， 栈， 栈指针， 程序计数器，条件码 和通用的寄存器，每个线程和其他线程一起共享进程上下文中的其他部分，包括用户虚拟地址空间（制度文本代码， 读写数据，堆，已经所有的共享库代码和数据区域）也同样共享打开的文件集合。
变量映射到线程
1. 全局变量： 定义在函数之外，只有一个实例， 任何线程都可以引用。
2. 本地自动变量： 定义在函数内，没有static的变量。每个线程栈都包含它自己的所有本地变量的实例。
3. 本地静态变量： 函数内部static变量。多个线程共享。
3. 同步线程 信号量
为了共享全局数据结构的并发程序的正确执行。
P(s) ： s ！= 0 那么将s - 1 并返回， 如果s == 0 那么挂起这个线程，直到等待V操作会重启这个线程， p操作继续将S-1，执行。
V(s) ： 将s + 1 ， 重启任何一个阻塞的线程。
使用信号量， 实现互斥。 应用， 生产者— 消费者， 读者—写者
4.并发问题
线程安全
1. 不保护共享变量的函数： 全局变量， static变量
2. 保持调用状态的函数， 例如rand函数不是线程安全的。当前调用结果依赖前次调用的中间结果， 使rand函数线程安全的方法是， 重写他，使其不在依赖static变量。
3. 返回指向静态变量的函数
4. 调用线程不安全函数的函数
可重入函数
1. 特点在于被多个线程调用时，不会引用任何共享数据，可重入是线程安全的 真子集。
2. 可重入函数通常要比线程安全的函数要高效一点： 因为他们不需要同步操作，
竞争，死锁
5. 基于预线程化的并发服务器： 通过生产者消费者一个模型，
服务器是有一个主线程和一组工作者线程构成的
主线程不断的接受来自客户端的连接请求，并讲的到的连接请求描述符放到一个缓冲区中
每一个工作者线程 反复的从共享缓冲区中消费描述符
6. 使用线程提高并行性： 操作系统内核在多个核上并行的调度这些并发线程。并行程序常常被写为 每个核上只运行一个线程
总结
进程由内核调度，因为拥有独立的虚拟地址空间， 所以需要显示的IPC机制，来实现共享数据，同时 编程模型简单一致
事件驱动 使用I/O多路复用 显示的调度 并发逻辑流。以为在同一个进程中，所以共享数据变得简单, 复杂度比较高 (只能是单核应用了，但是能够高效利用IO，)
线程是两个的结合, 能够充分利用多核优势。但是调用函数，必须具有一种成为线程安全的性质。（信息同步，信号量，线程安全函数， 使得编程起来比较困难）
无论那种并发机制，同步对共享数据的访问都是一个困难的问题
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