Python中GIL全局解釋鎖的實現(xiàn)
GIL(Global Interpreter Lock,即全局解釋器鎖)
1.為什么有GIL
設(shè)計者為了規(guī)避類似于內(nèi)存管理這樣的復雜的競爭風險問題(race condition)
因為 CPython 大量使用 C 語言庫,但大部分C語言庫都不是原生線程安全的(線程安全會降低性能和增加復雜度)
2.GIL 是如何工作的
多個線程執(zhí)行時,每一個線程在開始執(zhí)行時,都會鎖住 GIL,以阻止別的線程執(zhí)行,同樣的,每一個線程執(zhí)行完一段后,會釋放 GIL,以允許別的線程開始利用資源
CPython 中還有另一個機制,叫做 check_interval, CPython 解釋器會去輪詢檢查線程 GIL 的鎖住情況.每隔一段時間,Python 解釋器就會強制當前線程去釋放 GIL,這樣別的線程才能有執(zhí)行的機會
for (;;) { if (--ticker < 0) { ticker = check_interval; /* Give another thread a chance */ PyThread_release_lock(interpreter_lock); /* Other threads may run now */ PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1); } bytecode = *next_instr++; switch (bytecode) { /* execute the next instruction ... */ } }
3.python的線程安全
有了GIL,任然在編程時需要考慮線程安全
4.如何如何繞過 GIL?
繞過 CPython,使用 JPython(Java 實現(xiàn)的Python解釋器)等別的實現(xiàn)
把關(guān)鍵性能代碼,放到別的語言(一般是 C++)中實現(xiàn)
5.在處理cpu密集型任務時,為什么有時候使用多線程會比單線程還要慢些?
GIL采用輪流運行線程的機制,GIL需要在線程之間不斷輪流進行切換,線程如果多或者運行時間較長,切換帶來的性能損失可能超過單線程
6 .你覺得 GIL 是一個好的設(shè)計嗎?
事實上,在 Python 3 之后,確實有很多關(guān)于 GIL 改進甚至是取消的討論,你的看法是什么呢?你在平常工作中有被 GIL 困擾過的場景嗎?
GIL任然是一個好的設(shè)計雖然損失了性能,但在保證資源不會沖突和預防死鎖方面有一定作用
到此這篇關(guān)于Python中GIL全局解釋鎖的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python GIL全局解釋鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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