进程与线程：到底有什么区别

一句话区分

进程是资源分配的单位，线程是 CPU 调度的单位。

一个进程可以包含多个线程，它们共享进程的地址空间和资源，但各自拥有独立的栈和寄存器。

内存模型对比

┌─────────── 进程 A ───────────┐
│  代码段（共享）               │
│  数据段（共享）               │
│  堆（共享）                   │
│  ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│  │线程1 │ │线程2 │ │线程3 │ │
│  │独立栈│ │独立栈│ │独立栈│ │
│  │独立PC│ │独立PC│ │独立PC│ │
│  └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
└──────────────────────────────┘

• 共享：代码段、全局变量、堆、打开的文件描述符
• 独立：栈空间、程序计数器、寄存器组、线程 ID

核心区别表

维度	进程	线程
定义	程序的一次执行实例	进程内的执行流
资源	独立地址空间	共享进程资源
创建开销	大（复制页表等）	小（共享地址空间）
切换开销	大（TLB 刷新）	小（无需切换页表）
通信	IPC（管道/共享内存/Socket）	直接读写共享变量
安全性	一个崩溃不影响其他	一个崩溃整个进程挂掉

什么时候用进程，什么时候用线程

用多进程：

• 需要隔离性（一个任务崩了不能影响其他）
• 典型场景：浏览器（Chrome 每个标签页一个进程）、Nginx worker

用多线程：

• 需要频繁通信、共享大量数据
• 典型场景：Web 服务器处理并发请求、数据库连接池

用协程（补充）：

• 大量 I/O 等待、轻量并发
• 典型场景：Go 的 goroutine、Python 的 asyncio

面试高频追问

Q: 线程共享哪些资源，不共享哪些？ A: 共享代码段、数据段、堆、文件描述符；不共享栈、寄存器、程序计数器。

Q: 多线程一定比多进程快吗？ A: 不一定。CPU 密集型任务在多核下差不多；I/O 密集型线程更优（切换开销小）。Python 因 GIL 限制，CPU 密集型多线程反而更慢。

Q: 死锁的四个必要条件？ A: 互斥、持有并等待、不可剥夺、循环等待。破坏任一条件即可预防。