In che modo i thread comunicano tra loro

La comunicazione tra thread avviene tramite oggetti. Le informazioni vengono scambiate su oggetti mediante blocco e notifica. Qualsiasi thread prima di accedere alle informazioni di un oggetto richiede il suo stato e attende finché l'oggetto non viene rilasciato da qualsiasi altro thread.

1. Come comunicano i thread tra loro?
2. In che modo i thread comunicano tra loro in Android?
3. Il thread di un processo può comunicare con il thread di un altro processo?
4. Due thread in un processo possono comunicare?
5. In che modo i thread comunicano tra loro in Python?
6. L'API REST è thread-safe?
7. Può essere invocato un thread morto?
8. Puoi aprire un thread due volte?
9. Qual è la relazione tra thread e stack?
10. In che modo il processo è diverso dal thread?
11. Perché i thread hanno il loro stack?
12. Come vengono utilizzati i thread nella comunicazione di processo e nella sincronizzazione?
13. I thread possono comunicare tramite socket?
14. Come comunichi tra i processi?
15. Come funziona Gil in Python?

Come comunicano i thread tra loro?

Comunicazione tra thread

Tutti i thread nello stesso programma condividono lo stesso spazio di memoria. Se un oggetto è accessibile a vari thread, questi thread condividono l'accesso al membro dati di quell'oggetto e quindi comunicano tra loro. Il secondo modo per comunicare tra i thread consiste nell'usare i metodi di controllo dei thread.

In che modo i thread comunicano tra loro in Android?

Il caso d'uso della comunicazione thread più comune in Android è tra il thread dell'interfaccia utente e i thread di lavoro. Pertanto, la piattaforma Android definisce il proprio meccanismo di passaggio dei messaggi per la comunicazione tra i thread. Il thread dell'interfaccia utente può scaricare attività lunghe inviando messaggi di dati da elaborare su thread in background.

Il thread di un processo può comunicare con il thread di un altro processo?

Questi oggetti possono essere utilizzati in modo thread-safe per condividere/passare oggetti tra thread. Processi diversi sulla stessa macchina/sistema operativo utilizzano la comunicazione interprocesso (IPC) per comunicare tra loro. Esistono diversi meccanismi IPC, ma quasi tutti in genere si riducono a un accesso attentamente controllato alla memoria condivisa.

Due thread in un processo possono comunicare?

Da un punto di vista teorico sono tutti equivalenti. La maggior parte dei sistemi operativi fornisce tutti questi meccanismi. Ma i processi concorrenti non devono comunicare.

In che modo i thread comunicano tra loro in Python?

Dati più thread nel programma e uno vuole comunicare o scambiare dati in modo sicuro tra di loro. Forse il modo più sicuro per inviare dati da un thread all'altro è utilizzare una coda dalla libreria delle code. A tale scopo, crea un'istanza della coda condivisa dai thread.

L'API REST è thread-safe?

Le API REST sono naturalmente multi-thread, poiché possono eseguire più richieste contemporaneamente. Pertanto, ogni volta che metti un thread in attesa di qualcosa in modo sincrono stai sprecando tempo di CPU perché quel thread potrebbe essere utilizzato per gestire un'altra richiesta.

Può essere invocato un thread morto?

7 risposte. Se guardi l'immagine del ciclo di vita del thread, non c'è modo di tornare alla nuova posizione una volta terminato il thread. Quindi non c'è modo di riportare il thread morto allo stato eseguibile, invece dovresti creare una nuova istanza di Thread.

Puoi aprire un thread due volte?

No. Dopo aver avviato un thread, non può più essere avviato di nuovo. In tal caso, viene generata un'eccezione IllegalThreadStateException. In tal caso, il thread verrà eseguito una volta ma per la seconda volta genererà un'eccezione.

Qual è la relazione tra thread e stack?

Lo stack di ogni thread è un blocco di memoria allocato al momento della creazione del thread, con l'indirizzo superiore dello stack corrente memorizzato in un registro del puntatore dello stack e ogni thread mantiene il proprio puntatore dello stack insieme ai suoi altri registri.

In che modo il processo è diverso dal thread?

Un processo è un programma in esecuzione i.e un programma attivo. Un thread è un processo leggero che può essere gestito in modo indipendente da uno scheduler. I processi richiedono più tempo per il cambio di contesto poiché sono più pesanti. I thread richiedono meno tempo per il cambio di contesto poiché sono più leggeri dei processi.

Perché i thread hanno il loro stack?

Come un processo tradizionale i.e., processo con un thread, un thread può trovarsi in uno qualsiasi di diversi stati (in esecuzione, bloccato, pronto o terminato). Ogni thread ha il suo stack. Poiché il thread generalmente chiamerà procedure diverse e quindi una cronologia di esecuzione diversa. Questo è il motivo per cui il thread ha bisogno del proprio stack.

Come vengono utilizzati i thread nella comunicazione di processo e nella sincronizzazione?

I thread condividono tutte le variabili e le funzioni globali all'interno del loro processo e quindi possono utilizzare la memoria condivisa e le variabili per la comunicazione. Tuttavia, sono necessari meccanismi di sincronizzazione per evitare condizioni di gara.

I thread possono comunicare tramite socket?

Un socket è un endpoint software che stabilisce una comunicazione bidirezionale tra un programma server e uno o più programmi client. ... Utilizzando i thread, un programma server multithread può accettare una connessione da un client, avviare un thread per quella comunicazione e continuare ad ascoltare le richieste di altri client.

Come comunichi tra i processi?

La comunicazione bidirezionale tra i processi può essere ottenuta utilizzando due tubi in "direzioni" opposte. Una pipe trattata come un file. Invece di utilizzare input e output standard come con una pipe anonima, i processi scrivono e leggono da una pipe denominata, come se fosse un file normale.

Come funziona Gil in Python?

Il GIL è un blocco singolo sull'interprete stesso che aggiunge una regola che l'esecuzione di qualsiasi bytecode Python richiede l'acquisizione del blocco dell'interprete. Ciò previene i deadlock (poiché esiste un solo blocco) e non introduce molto sovraccarico delle prestazioni. Ma rende in modo efficace qualsiasi programma Python legato alla CPU a thread singolo.