update execution flow

pvm/15executionflow.md

@@ -6,13 +6,13 @@
 
 进程是一个非常古老的概念，根据 wiki 的描述，进程是一个正在执行的计算机程序，这里说的计算机程序是指的是能够直接被操作系统加载执行的程序，比如你通过编译器编译之后的 c/c++ 程序。
 
-举个例子，你在 shell 当中敲出的 ./a.out 在按下回车之后，a.out 就会被执行起来，这个被操作系统执行的程序就是一个进程。在一个进程内部会有很多的资源，比如打开的文件，申请的内存，接收到的信号等等，这些信息都是由内核来维护。关于进程有一个非常重要的概念，就是进程的内存地址空间，一个进程当中主要有代码、数据、堆和执行栈：
+举个例子，你在 shell 当中敲出的 ` ./a.out ` 在按下回车之后，`a.out` 就会被执行起来，这个被操作系统执行的程序就是一个进程。在一个进程内部会有很多的资源，比如打开的文件，申请的内存，接收到的信号等等，这些信息都是由内核来维护。关于进程有一个非常重要的概念，就是进程的内存地址空间，一个进程当中主要有代码、数据、堆和执行栈：
 
 ![92mml](../images/92mml.png)
 
 这里我们不过多的去分析这一点，现在就需要知道在一个进程当中主要有这 4 个东西，而且在内核当中会有数据结构去保存他们。程序被操作系统加载之后可以被操作系统放到 CPU 上运行。我们可以同时启动多个进程，让操作系统去调度，而且随着体系结构的发展，现在的机器上都是多核机器，同时启动多个进程可以让他们同时执行。
 
-在具体的编程时我们会有一个需求，我们希望并行的去执行程序，而且他们可以修改共有的内存，当一个进程修改之后能够被另外一个进程看到，从这个角度来说他们就需要有同一个地址空间，这样就可以实现这一点了，而且这种方式有一个好处就是节省内存资源，比如只需要保存一份内存的地址空间了。
+在编程时我们会有一个需求，我们希望并行的去执行程序，而且他们可以修改共有的内存，当一个进程修改之后能够被另外一个进程看到，从这个角度来说他们就需要有同一个地址空间，这样就可以实现这一点了，而且这种方式有一个好处就是节省内存资源，比如只需要保存一份内存的地址空间了。
 
 上面谈到的实现进程的方式实际上被称作轻量级进程，也被叫做线程。具体来说就是可以在一个进程内部启动多个线程，这些线程之前有这相同的内存地址空间，这些线程能够同时被操作系统调度到不同的核心上同时执行。我们现在在 linux 上使用的线程是NPTL (Native POSIX Threads Library)，从 glibc2.3.2 开始支持，而且要求 linux 2.6 之后的特性。在前面的内容我们谈到了，在同一个进程内部的线程是可以共享一些进程拥有的数据的，比如：
 
@@ -24,6 +24,12 @@
 -   当前工作目录。
 -   虚拟地址空间。
 
+线程也有自己的私有数据，比如：
+
+-   程序执行栈空间。
+-   寄存器状态。
+-   线程的线程号。
+
 在 linux 当中创建线程和进程的系统调用分别为 `clone` 和 `fork`，如果为了创建线程的话我们可以不使用这么低层级的 API，我们可以通过 NPTL 提供的 `pthread_create` 方法创建线程执行相应的方法。
 
 ```c
@@ -85,9 +91,9 @@ if __name__ == '__main__':
 	t.join()
 ```
 
-现在有一个问题是，在 Python 当中真的是使用 pthread_create 来创建线程的吗？Python 当中的线程和我们常说的线程是一致的吗？
+现在有一个问题是，在 Python 当中真的是使用 pthread_create 来创建线程的吗（在 Linux 当中）？Python 当中的线程和我们常说的线程是一致的吗？
 
-我们现在来分析一下 threading 的源代码，线程的 start （也就是 Thread 类的方法）方法如下：
+我们现在来分析一下 threading 的源代码，线程的 start （也就是 Thread 类的 start 方法）方法如下：
 
 ```python
     def start(self):
@@ -109,7 +115,7 @@ if __name__ == '__main__':
 
 ```
 
-在上面的代码当中最核心的一行代码就是 `_start_new_thread(self._bootstrap, ())`，这行代码的含义是启动一个新的线程去执行 `self._bootstrap` ，在 `self._bootstrap` 当中会调用 `_bootstrap_inner`，在 `_bootstrap_inner` 当中会调用 Thread 的 run 方法，而在这个方法当中最终调用了我们传递给 Thread 类的函数。
+在上面的代码当中最核心的一行代码就是 `_start_new_thread(self._bootstrap, ())`，这行代码的含义是启动一个新的线程去执行 `self._bootstrap` ，在 `self._bootstrap` 当中会调用 `_bootstrap_inner`，在 `_bootstrap_inner` 当中会调用 Thread 的 run 方法，而在`run`方法当中最终调用了我们传递给 Thread 类的函数。
 
 ```python
     def run(self):
@@ -242,7 +248,7 @@ t_bootstrap(void *boot_raw)
 }
 ```
 
-从上面的整个创建线程的流程来看，当我们在 Python 层面创建一个线程之后，最终会调用 `pthread_create` 函数，真正创建一个线程（我们在前面已经讨论过这种线程能够被操作系统调度在 CPU 上运行，如果是多核机器的话，这两个线程可以在同一个时刻运行）去执行相应的 Python 代码。
+从上面的整个创建线程的流程来看，当我们在 Python 层面创建一个线程之后，最终会调用 `pthread_create` 函数，真正创建一个线程（我们在前面已经讨论过这种线程能够被操作系统调度在 CPU 上运行，如果是多核机器的话，这两个线程可以在同一个时刻运行）去执行相应的 Python 代码，也就是说当我们使用 threading 模块创建一个线程的时候，最终确实使用了 `pthread_create` 创建了一个线程。
 
 ## 协程
 
@@ -280,7 +286,7 @@ def event_loop():
 
 ## 总结
 
-在本篇文章当中主要讨论了进程、线程和协程的区别，以及在 Linux 当中创建线程的 API，以及 CPython 当中创建线程的流程，最后讨论了一下协程的使用场景，为什么需要使用协程以及在 Python 当中是如何使用协程的。只有当你的程序是有比较多的 IO 操作的时候，你才需要考虑使用协程，因为协程提升的是 CPU 的利用率，如果你的程序本来 CPU 利用率就很高了，比如有很多的数学计算，你就不需要使用协程了。
+在本篇文章当中主要讨论了进程、线程和协程的区别，以及在 Linux 当中创建线程的 API，以及 CPython 当中创建线程的流程，最后讨论了一下协程的使用场景，为什么需要使用协程以及在 Python 当中是如何使用协程的。只有当你的程序是有比较多的 IO 操作的时候，你才需要考虑使用协程，因为协程提升的是 CPU 的利用率，如果你的程序本来 CPU 利用率就很高了，比如有很多的数学计算，你就不需要使用协程了，这样做就可以避免额外的切换开销了。
 
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