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06. 多线程之全局解释器锁(GIL)

06. 多线程之全局解释器锁(GIL)

作者: 花间派I风月 | 来源:发表于2020-05-04 22:16 被阅读0次
  1. GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁).只是cpython解释器导致与python语言无关,用别的解释器无此问题;
  2. 在python中,无论有多少核,同时只能执行一个线程。究其原因,这就是由于GIL的存在导致的。
  3. cpython解释器为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。
  4. Python多线程的工作过程:
  • 拿到公共数据
  • 申请GIL
  • python解释器调用os原生线程
  • os操作cpu执行运算
  • 当该线程执行时间到后,无论运算是否已经执行完,gil都被要求释放
  • 进而由其他进程重复上面的过程
  • 等其他进程执行完后,又会切换到之前的线程(从他记录的上下文继续执行),整个过程是每个线程执行自己的运算,当执行时间到就进行切换(context switch)。
  1. python针对不同类型的代码执行效率也是不同的:
  • CPU密集型代码(各种循环处理、计算等等),在这种情况下,由于计算工作多,ticks计数很快就会达到阈值,然后触发GIL的释放与再竞争(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。可以使用多进程。
  • IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等涉及文件读写的操作),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在线程A等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序执行效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。
  • python下想要充分利用多核CPU,就用多进程。因为每个进程有各自独立的GIL,互不干扰,这样就可以真正意义上的并行执行,在python中,多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。
  1. GIL在python中的版本差异:
  • 在python2.x里,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100时进行释放。(ticks可以看作是python自身的一个计数器,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过sys.setcheckinterval 来调整)。而每次释放GIL锁,线程进行锁竞争、切换线程,会消耗资源。并且由于GIL锁存在,python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行),这就是为什么在多核CPU上,python的多线程效率并不高。
  • 在python3.x中,GIL不使用ticks计数,改为使用计时器(执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL),这样对CPU密集型程序更加友好,但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题,所以效率依然不尽如人意。

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