1 執行緒池原理
主線程是通過佇列將任務傳遞給多個子執行緒。一旦主線程將任務塞進任務佇列，子執行緒們就會開始爭搶，最終只有乙個執行緒能搶到這個任務，並立即進行執行，執行完後將結果放進future物件就完成了這個任務的完整執行過程。
主線程將任務塞進執行緒池後得到了這個future物件，它內部的_result還是空的。如果主線程呼叫result()方法獲取結果，就會阻塞在條件變數上。如果子執行緒計算任務完成了就會立即呼叫set_result()方法將結果填充進future物件，並喚醒阻塞在條件變數上的執行緒，也就是主線程。這時主線程立即醒過來並正常返回結果。
2 程序池原理
主線程將任務塞進taskqueue(普通記憶體佇列)，拿到future物件
唯一的管理執行緒從taskqueue獲取任務，塞進callqueue(分布式跨程序佇列)
子程序從callqueue中爭搶任務進行處理
子程序將處理結果塞進resultqueue(分布式跨程序佇列)
管理執行緒從resultqueue中獲取結果，塞進future物件
主線程從future物件中拿到結果
3 跨程序佇列
程序池模型中的跨程序佇列是用multiprocessing.queue實現的。
它使用無名套接字sockerpair來完成的跨程序通訊，socketpair和socket的區別就在於socketpair不需要埠，不需要走網路協議棧，通過核心的套接字讀寫緩衝區直接進行跨程序通訊。
4 i/o密集型與cpu密集型任務的選擇
concurrent提供了兩種併發模型，乙個是多執行緒threadpoolexecutor，乙個是多程序processpoolexecutor。對於io密集型任務宜使用多執行緒模型。對於計算密集型任務應該使用多程序模型。
是因為python gil的存在讓python虛擬機器在進行運算時無法有效利用多核心。對於純計算任務，它永遠最多只能榨乾單個cpu核心。如果要突破這個瓶頸，就必須fork出多個子程序來分擔計算任務。而對於io密集型任務，cpu使用率往往是極低的。
參考:
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