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一文理解Python的全局解釋器鎖(GIL)

開發(fā) 前端
GIL是Python解釋器中的一個互斥鎖,它確保在同一時刻只有一個線程能夠執(zhí)行Python字節(jié)碼。這意味著在多線程環(huán)境下,Python解釋器無法同時利用多個CPU核心進行并行執(zhí)行,因為只有一個線程能夠執(zhí)行Python字節(jié)碼指令。

前言

? 在Python中,全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock,簡稱GIL)是一個重要的概念,它對Python解釋器的并發(fā)執(zhí)行模型產(chǎn)生了重大影響。本文將介紹GIL的概念、原理以及對Python多線程程序執(zhí)行效率的影響,并附帶詳細的代碼案例進行說明。

什么是 GIL

? GIL是Python解釋器中的一個互斥鎖,它確保在同一時刻只有一個線程能夠執(zhí)行Python字節(jié)碼。這意味著在多線程環(huán)境下,Python解釋器無法同時利用多個CPU核心進行并行執(zhí)行,因為只有一個線程能夠執(zhí)行Python字節(jié)碼指令。

GIL 的工作原理

? 當(dāng)Python解釋器運行Python代碼時,它會獲取GIL,然后執(zhí)行相應(yīng)的字節(jié)碼指令。其他線程想要執(zhí)行Python字節(jié)碼時,必須先獲取GIL,但只有在當(dāng)前線程釋放GIL后才能獲得。因此,只有一個線程能夠在任意時刻執(zhí)行Python字節(jié)碼,這就是GIL的工作原理。

GIL 的影響

多線程

? 盡管Python完全支持多線程編程, 但是解釋器的C語言實現(xiàn)部分在完全并行執(zhí)行時并不是線程安全的。 實際上,解釋器被一個全局解釋器鎖保護著,它確保任何時候都只有一個Python線程執(zhí)行。 GIL最大的問題就是Python的多線程程序并不能利用多核CPU的優(yōu)勢 (比如一個使用了多個線程的計算密集型程序只會在一個單CPU上面運行)。

? 有一點要強調(diào)的是GIL只會影響到那些嚴(yán)重依賴CPU的程序(比如計算型的)。 如果你的程序大部分只會涉及到I/O,比如網(wǎng)絡(luò)交互,那么使用多線程就很合適, 因為它們大部分時間都在等待。

? 對于依賴CPU的程序,你需要弄清楚執(zhí)行的計算的特點。 例如,優(yōu)化底層算法可能要比使用多線程運行快得多。 類似的,由于Python是解釋執(zhí)行的,如果你將那些性能瓶頸代碼移到一個C語言擴展模塊中, 速度也會提升的很快。如果你要操作數(shù)組,那么使用NumPy這樣的擴展會非常的高效。 最后,你還可以考慮下其他可選實現(xiàn)方案,比如PyPy,它通過一個JIT編譯器來優(yōu)化執(zhí)行效率。

多進程

? 在 Python 中,GIL(全局解釋器鎖)只影響到了多線程,而不會對多進程產(chǎn)生直接的影響。多進程是通過創(chuàng)建不同的 Python 解釋器來實現(xiàn)的,因此每個進程都有自己的獨立 GIL,它們之間互不影響。

如何解決 GIL 的缺點

示例代碼

? 代碼版本 Python 3.x

? 如我們?nèi)绾蝺?yōu)化下列代碼:

# Performs a large calculation (CPU bound)
def some_work(args):
    ...
    return result

# A thread that calls the above function
def some_thread():
    while True:
        ...
        r = some_work(args)
    ...

使用多進程的方式

? 如果你完全工作于Python環(huán)境中,你可以使用 multiprocessing 模塊來創(chuàng)建一個進程池, 并像協(xié)同處理器一樣的使用它,每個進程有獨立的 GIL。

# Processing pool (see below for initiazation)
pool = None

# Performs a large calculation (CPU bound)
def some_work(args):
    ...
    return result

# A thread that calls the above function
def some_thread():
    while True:
        ...
        r = pool.apply(some_work, (args))
        ...

# Initiaze the pool
if __name__ == '__main__':
    import multiprocessing
    pool = multiprocessing.Pool()

使用C擴展編程技術(shù)

? 主要思想是將計算密集型任務(wù)轉(zhuǎn)移給C,跟Python獨立,在工作的時候在C代碼中釋放GIL。 可以通過在C代碼中插入下面這樣的特殊宏來完成:

#include "Python.h"
...

PyObject *pyfunc(PyObject *self, PyObject *args) {
   ...
   Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
   // Threaded C code
   ...
   Py_END_ALLOW_THREADS
   ...
}

? 如果使用其他工具訪問C語言,比如對于Cython的ctypes庫,你不需要做任何事。 例如,ctypes在調(diào)用C時會自動釋放GIL。

參考

12.9 Python的全局鎖問題

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Lorin 洛林
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