[协程]
什么是协程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程，协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切换回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此，协程能保留上一次调用的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法，进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是有程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行，那么怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程加协程，既充分利用多核，有充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
输入a，b，c，d四个整数，打印(a+b)*(c+d)的值。假设a+b的过程是耗时1秒IO操作
"""
使用协程的概念，达到以下目的， 输入a，b，c，d四个整数，打印(a+b)*(c+d)的值
"""
import asyncio, os
from threading import current_thread
定义负责计算两个数字的和的协程
async def sum(a, b):
print("【%s-%s】coroutine start to do: %s + %s" % (os.getpid(), current_thread().getName(), a, b))
await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时1秒的IO操作，自动切换协程
r = int(a) + int(b)
print("【%s-%s】coroutine end for : %s + %s, result is %s" % (os.getpid(), current_thread().getName(), a, b, r))
return r
定义主函数
def main(a, b, c, d):
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.gather(
sum(a, b),
sum(c, d)
)
loop.run_until_complete(task)
r1, r2 = task.result()
r = r1 * r2
print("【%s-%s】%s * %s = %s" % (os.getpid(), current_thread().getName(), r1, r2, r))
loop.close()
if name == 'main':
main(1, 2, 3, 4)
[IO多路复用]
什么是io多路复用
IO多路复用是指内核一旦发现进程指定的一个或者多个IO条件准备读取，它就通知该进程。IO多路复用适用如下场合：
（1）当客户处理多个描述字时（一般是交互式输入和网络套接口），必须使用I/O复用。
（2）当一个客户同时处理多个套接口时，而这种情况是可能的，但很少出现。
（3）如果一个TCP服务器既要处理监听套接口，又要处理已连接套接口，一般也要用到I/O复用。
（4）如果一个服务器即要处理TCP，又要处理UDP，一般要使用I/O复用。
（5）如果一个服务器要处理多个服务或多个协议，一般要使用I/O复用。
与多进程和多线程技术相比，I/O多路复用技术的最大优势是系统开销小，系统不必创建进程/线程，也不必维护这些进程/线程，从而大大减小了系统的开销。
select、poll、epoll之间的区别(搜狗面试)
(1)select==>时间复杂度O(n)
它仅仅知道了，有I/O事件发生了，却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，无差别轮询时间就越长。
(2)poll==>时间复杂度O(n)
poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态， 但是它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的.
(3)epoll==>时间复杂度O(1)
epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，epoll会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。所以我们说epoll实际上是事件驱动（每个事件关联上fd）的，此时我们对这些流的操作都是有意义的。（复杂度降低到了O(1)）
[多线程]
什么是GIL
GIL即全局解释器锁，全局解释器锁的存在，在同一时间内，python解释器只能运行一个线程的代码，这大大影响了python多线程的性能。而这个解释器锁由于历史原因，现在几乎无法消除。
python GIL 之所以会影响多线程等性能，是因为在多线程的情况下，只有当线程获得了一个全局锁的时候，那么该线程的代码才能运行，而全局锁只有一个，所以使用python多线程，在同一时刻也只有一个线程在运行，因此在即使在多核的情况下也只能发挥出单核的性能。
简述多线程多进程在调度上的差异
线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的应用场景
协程的适用场景： 当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程。
线程与进程之间的关联
线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。
进程间通信的方式
进程间通信（IPC，Interprocess communication），方法包括管道（PIPE）、消息队列
、共用内存以及套接字（Socket）。