|
| Sự khác biệt giữa Multithreading và Multiprocessing trong Python là gì? |
Multithreading và Multiprocessing là là hai mô-đun trong Python giúp thực thi các tác vụ song song (parallel) hoặc đồng thời (concurrent),
nhưng chúng hoạt động dựa trên những nguyên lý khác nhau và được sử dụng trong các tình huống khác nhau.
Khác biệt cơ bản giữa Multiprocessing và Multithreading
| Tiêu chí | Multithreading | Multiprocessing |
|---|---|---|
| Đơn vị thực thi | Sử dụng threads (luồng) trong cùng một process | Sử dụng process độc lập |
| Quản lý bộ nhớ | Các threads chia sẻ cùng không gian bộ nhớ | Mỗi process có không gian bộ nhớ riêng |
| Tính độc lập | Các threads không độc lập và chia sẻ bộ nhớ | Process độc lập, không chia sẻ bộ nhớ |
| Thích hợp cho loại tác vụ | Tác vụ nặng về I/O (đọc/ghi file, network requests) | Tác vụ nặng về CPU (tính toán nặng) |
| Global Interpreter Lock (GIL) | Bị ảnh hưởng bởi GIL, chỉ cho phép một thread thực thi Python code tại một thời điểm | Không bị ảnh hưởng bởi GIL, vì mỗi process có một interpreter riêng |
| Tốc độ | Tốt hơn cho các tác vụ đồng thời, không song song | Thích hợp cho các tác vụ nặng về xử lý song song |
Global Interpreter Lock (GIL)
GIL là một cơ chế trong Python ngăn chặn nhiều threads thực thi cùng một lúc trong một process. GIL ảnh hưởng chủ yếu đến các threads vì các threads phải lần lượt chờ để có thể thực thi, làm giảm hiệu quả khi chạy các tác vụ nặng về CPU. Multiprocessing không bị ảnh hưởng bởi GIL vì mỗi process có GIL riêng.
Khi nào sử dụng multithreading?
- Tác vụ nặng về I/O: Thích hợp cho các tác vụ như tải file, truy xuất cơ sở dữ liệu, đọc/ghi file, gọi API, vì các tác vụ này có thời gian chờ I/O lâu.
- Chia sẻ bộ nhớ: Khi các threads cần chia sẻ dữ liệu hoặc tương tác với nhau (tuy nhiên, cần cẩn thận với vấn đề tranh chấp tài nguyên và khóa dữ liệu).
- Không cần tối ưu hóa CPU: Nếu tác vụ không tận dụng được tất cả các lõi CPU hoặc không cần xử lý song song thực sự, thì multithreading sẽ tiết kiệm bộ nhớ hơn multiprocessing.
Ví dụ: Tải các trang web cùng lúc với multithreading
import multithreading
import requests
urls = ["https://example.com"] * 10
def fetch(url):
response = requests.get(url)
print(f"Fetched {url} with status {response.status_code}")
threads = [multithreading.Thread(target=fetch, args=(url,)) for url in urls]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
Khi nào sử dụng multiprocessing?
- Tác vụ nặng về CPU: Khi cần tính toán nhiều hoặc xử lý dữ liệu lớn, chẳng hạn như xử lý ảnh, phân tích dữ liệu số học phức tạp, hoặc học máy.
- Độc lập dữ liệu: Khi các tác vụ không cần chia sẻ dữ liệu với nhau, vì mỗi process có không gian bộ nhớ riêng.
- Cần tối đa hiệu suất trên đa lõi (multi-core): multiprocessing cho phép sử dụng tất cả các lõi của CPU.
Ví dụ: Tính tổng bình phương của các số lớn với multiprocessing
from multiprocessing import Pool
def square(n):
return n * n
if __name__ == "__main__":
with Pool(4) as p:
results = p.map(square, range(1000000))
print(sum(results))
So sánh hiệu suất và bộ nhớ
- multithreading sử dụng ít bộ nhớ hơn vì chia sẻ cùng bộ nhớ, nhưng gặp vấn đề về hiệu suất với các tác vụ nặng về CPU do GIL.
- multiprocessing sử dụng nhiều bộ nhớ hơn vì mỗi process có vùng nhớ độc lập.
Tóm lại
- Dùng multithreading cho các tác vụ nặng về I/O hoặc các tác vụ đồng thời không yêu cầu tính toán cao.
- Dùng multiprocessing cho các tác vụ nặng về CPU.
