自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

如何正確區(qū)分Python線程

開發(fā) 后端
怎么區(qū)分Python線程是屬于哪個狀態(tài)對象呢,幸好我們還有線程id呢,ID存儲的正是各個線程的id,根據(jù)這個有效ID,可以區(qū)分不同的Python線程。

在Python語言中Python線程可以從這里開始與主線程對GIL的競爭,在t_bootstrap中,申請完了GIL,也就是說子線程也就獲得了GIL,使其始終保存著活動線程的狀態(tài)對象。

當PyEval_AcquireThread結束之后,子線程也就獲得了GIL,并且做好了一切執(zhí)行的準備。接下來子線程通過PyEval_ CallObjectWithKeywords,將最終調(diào)用我們已經(jīng)非常熟悉的PyEval_EvalFrameEx。

也就是Python的字節(jié)碼執(zhí)行引擎。傳遞進PyEval_CallObjectWithKeywords的boot->func是一PyFunctionObject對象,正是therad1.py中定義的threadProc編譯后的結果。在PyEval_CallObjectWithKeywords結束之后,子線程將釋放GIL,并完成銷毀線程的所有掃尾工作,到了這里,子線程就結束了。

從t_bootstrap的代碼看上去,似乎子線程會一直執(zhí)行,直到子線程的所有計算都完成,才會通過PyThreadState_DeleteCurrent釋放GIL。如此一來,那主線程豈非一直都會處于等待GIL的狀態(tài)?如果真是這樣,那Python線程顯然就不可能支持多線程機制了。

實際上在PyEval_EvalFrameEx中,圖15-2中顯示的Python內(nèi)部維護的那個模擬時鐘中斷會不斷地激活線程的調(diào)度機制,在子線程和主線程之間不斷地進行切換。從而真正實現(xiàn)多線程機制,當然,這一點我們將在后面詳細剖析?,F(xiàn)在我們感興趣的是子線程在PyEval_AcquireThreade中到底做了什么。

到這里,了解了PyEval_AcquireThread,似乎創(chuàng)建線程的機制都清晰了。但實際上,有一個非常重要的機制——線程狀態(tài)保護機制——隱藏在了一個毫不起眼的地方:PyThreadState_New。

  1. [threadmodule.c]  
  2.  
  3. static PyObject* thread_PyThread_start_new_thread(PyObject *self, PyObject  
  4.  
  5.   *fargs)  
  6.  
  7. {  
  8.  
  9.     PyObject *func, *args, *keyw = NULL;  
  10.  
  11.     struct bootstate *boot;  
  12.  
  13.     long ident;  
  14.  
  15.     PyArg_UnpackTuple(fargs, "start_new_thread", 2, 3, &func, &args, &keyw);  
  16.  
  17.     //[1]:創(chuàng)建bootstate結構  
  18.  
  19.     boot = PyMem_NEW(struct bootstate, 1);  
  20.  
  21.     boot->interp = PyThreadState_GET()->interp;  
  22.  
  23.     boot->funcfunc = func;  
  24.  
  25.     boot->argsargs = args;  
  26.  
  27.     boot->keywkeyw = keyw;  
  28.  
  29.     //[2]:初始化多線程環(huán)境  
  30.  
  31.     PyEval_InitThreads(); /* Start the interpreter's thread-awareness */  
  32.  
  33.     //[3]:創(chuàng)建線程  
  34.  
  35.     ident = PyThread_start_new_thread(t_bootstrap, (void*) boot);  
  36.  
  37.     return PyInt_FromLong(ident);  
  38.  
  39. [thread.c]  
  40.  
  41. /* Support for runtime thread stack size tuning.  
  42.  
  43.    A value of 0 means using the platform's default stack size  
  44.  
  45.    or the size specified by the THREAD_STACK_SIZE macro. */  
  46.  
  47. static size_t _pythread_stacksize = 0;  
  48.  
  49. [thread_nt.h]  
  50.  
  51. long PyThread_start_new_thread(void (*func)(void *), void *arg)  
  52.  
  53. {  
  54.  
  55.     unsigned long rv;  
  56.  
  57.     callobj obj;  
  58.  
  59.     obj.id = -1;    /* guilty until proved innocent */  
  60.  
  61.     obj.func = func;  
  62.  
  63.     obj.arg = arg;  
  64.  
  65.     obj.done = CreateSemaphore(NULL, 0, 1, NULL);  
  66.  
  67.     rv = _beginthread(bootstrap, _pythread_stacksize, &obj); /* use default stack size */  
  68.  
  69.     if (rv == (unsigned long)-1) {  
  70.  
  71.         //創(chuàng)建raw thread失敗  
  72.  
  73.         obj.id = -1;  
  74.  
  75.     }  
  76.  
  77.     else {  
  78.  
  79.         WaitForSingleObject(obj.done, INFINITE);  
  80.  
  81.     }  
  82.  
  83.     CloseHandle((HANDLE)obj.done);  
  84.  
  85.     return obj.id;  
  86.  
  87. }  

這個機制對于理解Python線程的創(chuàng)建和維護是非常關鍵的。要剖析線程狀態(tài)的保護機制,我們首先需要回顧一下線程狀態(tài)。在Python中,每一個Python線程都會有一個線程狀態(tài)對象與之關聯(lián)。

在線程狀態(tài)對象中,記錄了每一個線程所獨有的一些信息。實際上,在剖析Python的初始化過程時,我們曾經(jīng)見過這個對象。每一個線程對應的線程狀態(tài)對象都保存著這個線程當前的PyFrameObject對象,線程的id這樣一些信息。有時候,線程是需要訪問這些信息的。

比如考慮一個最簡單的情形,在某種情況下,每個線程都需要訪問線程狀態(tài)對象中所保存的thread_id信息,顯然,線程A獲得的應該是A的thread_id,線程B亦然。倘若線程A獲得的是B的thread_id,那就壞菜了。這就意味著Python線程內(nèi)部必須有一套機制,這套機制與操作系統(tǒng)管理進程的機制非常類似。

我們知道,在操作系統(tǒng)從進程A切換到進程B時,首先會保存進程A的上下文環(huán)境,再進行切換;當從進程B切換回進程A時,又會恢復進程A的上下文環(huán)境,這樣就保證了進程A始終是在屬于自己的上下文環(huán)境中運行。

這里的線程狀態(tài)對象就等同于進程的上下文,Python同樣會有一套存儲、恢復線程狀態(tài)對象的機制。同時,在Python內(nèi)部,維護著一個全局變量:PyThreadState * _PyThread- State_Current。

當前活動線程所對應的線程狀態(tài)對象就保存在這個變量里,當Python調(diào)度線程時,會將被激活的線程所對應的線程狀態(tài)對象賦給_PyThreadState_Current,使其始終保存著活動線程的狀態(tài)對象。

這就引出了這樣的一個問題:Python如何在調(diào)度進程時,獲得被激活線程對應的狀態(tài)對象?Python內(nèi)部會通過一個單向鏈表來管理所有的Python線程的狀態(tài)對象,當需要尋找一個線程對應的狀態(tài)對象時。#t#

就遍歷這個鏈表,搜索其對應的狀態(tài)對象。在此后的描述中,我們將這個鏈表稱為“狀態(tài)對象鏈表”。下面我們來看一看實現(xiàn)這個機制的關鍵數(shù)據(jù)結構在Python中,對于這個狀態(tài)對象鏈表的訪問,不必在GIL的保護下進行。

因為對于這個狀態(tài)對象鏈表,Python線程會創(chuàng)建一個獨立的鎖,專職對狀態(tài)對象鏈表進行保護。這個鎖的創(chuàng)建是在Python進行初始化的時候完成的。PyThread_create_key將創(chuàng)建一個新的key。注意,這里的key都是一個整數(shù),而且,當PyThread_create_key***次被調(diào)用時(在_PyGILState_Init中的調(diào)用正是***次調(diào)用)。

會通過PyThread_allcate_lock創(chuàng)建一個keymutex。根據(jù)我們前面的分析,這個keymutex實際上和GIL一樣,都是一個PNRMUTEX結構體,而在這個結構體中,維護著一個Win32下的Event內(nèi)核對象。這個keymutex的功能就是用來互斥對狀態(tài)對象鏈表的訪問。

在_PyGILState_Init中,創(chuàng)建的新key被Python維護的全局變量autoTLSkey接收,其中的TLS是Thread Local Store的縮寫,這個autoTLSkey將用作Python保存所有線程的狀態(tài)對象的一個參數(shù)。的key值。也就是說,狀態(tài)對象列表中所有key結構體中的key值都會是autoTLSkey。哎,那位看官說了,你看PyThread_create_key返回的是nkeys的遞增后的值啊。

就是說每create一次,得到的結果都是不同的,怎么能說所有的key都是一樣的呢?事實上,在整個Python的源碼中,PyThread_create_key只在_PyGILState_Init中被調(diào)用了,而這個_PyGILState_Init只會在Python運行時環(huán)境初始化時調(diào)用一次。

責任編輯:chenqingxiang 來源: 比特網(wǎng)
相關推薦

2015-05-19 16:21:05

2010-08-26 09:40:00

2010-08-25 13:13:04

2010-06-07 09:03:33

MySQL大小寫

2019-03-13 22:40:15

機器學習假設算法

2023-09-08 12:19:01

線程方法interrupt

2022-02-28 07:01:22

線程中斷interrupt

2025-02-06 03:14:38

2024-10-21 18:12:14

2010-02-03 17:42:30

2010-02-22 14:13:38

安裝Python

2010-02-03 14:15:18

Python 開發(fā)

2010-02-22 10:06:17

Python調(diào)用

2010-02-02 18:20:43

Python編寫

2010-02-03 15:40:37

Python函數(shù)

2010-02-24 15:27:26

Python數(shù)組

2021-03-15 12:23:24

Pythonyield代碼

2018-03-30 09:21:30

程序員網(wǎng)絡招聘

2010-02-02 14:11:14

Python 進行編程

2010-02-03 14:37:10

Python 開發(fā)環(huán)境
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號