python高性能编程--002--全局解释器锁GIL

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python高性能编程--002--全局解释器锁GIL相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、GIL基本概念
1.GIL即为gloabl interpreter lock,全局解释器锁。这个东西是在python解释器之一的cpython中引入的一个概念,因为我们现在常用的python解释器就是cpython这个解释器,故而GIL就在python中经常被提及。在JPython这个python解释器中是不存在GIL这个东西的。
2.从python设计角度看GIL
Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中,同时只有一个线程在执行,就像单CPU的系统中运行多个进程那样,内存中可以存放多个程序,但任意时刻,只有一个程序在CPU中运行。同样地,虽然Python解释器中可以“运行”多个线程,但在任意时刻,只有一个线程在解释器中运行。
对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(global interpreter lock, GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
说白了就是为了保证在任意时刻只有一个线程在CPU在解释器中运行。
GIL解决了什么问题:
为了利用多核,python支持多线程,但是线程之间存在数据完整性和状态同步问题,而GIL解决了多线程之间数据完整性和状态同步问题(给运行在解释器上的线程加锁,确保了在某一时刻只有一个线程在解释器中运行)。

GIL的影响:
给线程加锁,会对python多线程的效率有不小的影响,使用多线程进行CPU密集型的操作,会存在频繁的上下文切换,效率低下。

在多线程环境中,Python虚拟机按以下方式执行:

>设置GIL
>切换都一个线程去运行
>运行:a.指定数量的字节码的指令;b.线程主动让出控制;
>把线程设置为睡眠状态
>解锁GIL
>再次重复上述所有步骤

3.如何避免GIL的影响

>用multiprocessing代替Thread
>用其他python解释器

以上是关于python高性能编程--002--全局解释器锁GIL的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python GIL锁

python 并发编程 多线程 GIL全局解释器锁基本概念

Python并发编程-线程

Python并发编程-线程

python GIL全局解释器锁与互斥锁 目录

Python3 并发编程3