Python 之 GIL 全局解释器锁
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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 之 GIL 全局解释器锁相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
GIL(全局解释器锁)
GIL锁即全局解释器锁,是 CPython 解释器的特性。它的作用是保证了同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码。
它并不是 Python 的特性,它的存在是 CPython 的内存管理机制导致的。语言的内存管理机制一般有两种:1.引用计数 2.垃圾回收。CPython 用的就是引用计数来管理内存。当一个资源的引用次数为0时,就将这个对象释放。如果没有 GIL 锁,在多线程中即时简单的操作也可能引起变量被多个线程同时修改,这样显然会容易出错。
那么 GIL 锁会导致运行时间变慢吗?首先对单线程的程序自然没有影响,甚至还提升了效率。对多线程的程序显然会有影响。但是也要看多线程的程序类型。
如果是IO密集型的程序,当前拥有锁的程序会先释放锁,然后执行IO操作,然后再获取锁。线程在释放锁时会把当前线程状态存在一个全局变量PThreadState的数据结构中,当线程获取到锁之后恢复之前的线程状态。所以GIL对IO密集型的程序还是很友好的。
如果是CPU密集型的程序,它并不会像IO密集型程序那样主动释放锁给其他线程。所以 CPython 中就会每执行0.05秒就强制释放锁来实现线程切换。
那么在高并发情况下要加快处理速度就需要用到另一个概念:多进程。
也有很多Python开发者努力想要去除GIL锁,但是为了保证多线程安全运行效率反而更低了。
RLock(递归锁)
为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了"递归锁":threading.RLock。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次acquire。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。
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