本文主要是介绍python之GIL,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
GIL(global interpreter lock),即全局解释器锁
在单核时代,崇尚优美、清晰、简单的 Python 之父选择在解释器层面实现了一把全局互斥锁,来保护 Python 对象从而实现对单核 CPU 的使用率,这种做法在单核时代很奏效。倘若在单核时未选择 GIL,那么开发者就需要自己实现任务的管理,这样做对于 CPU 的利用率提高无法做到极致。
但是随着多核时代的到来,高效地利用 CPU 核心的有效方法就是使用并行性,多线程是充分实现并行的好方法,但是 CPython 的 GIL 却阻碍了对多核 CPU 的利用。
2.1 GIL的作用:
防止多线程竞争: GIL确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。
限制CPU密集型任务的并行性,简化内存管理: 对于CPU密集型任务,由于GIL的存在,多线程无法充分利用多核CPU,因为在任何给定时刻,只有一个线程能够执行Python字节码。
2.2 GIL的本质:
GIL实际上是一个互斥锁,在Python解释器层面上实现。由于GIL的存在,同一时刻只有一个线程能够获得解释器的控制权,其他线程被阻塞,无法执行Python字节码。这意味着在多核CPU上,Python的多线程程序可能无法充分利用多核性能。
2.3. GIL的影响:
CPU密集型任务受限: 对于CPU密集型任务,由于GIL的存在,多线程并不能有效地提高性能,因为多个线程无法同时执行Python字节码。
IO密集型任务相对不受限: 在IO密集型任务中,线程在等待IO时会释放GIL,允许其他线程执行Python字节码,因此在这种情况下,多线程能够发挥一定作用。
2.4. GIL的工作原理:
互斥锁机制: GIL是一个互斥锁,它在解释器级别上控制对Python对象和内存管理的访问。只有一个线程能够获得GIL的锁,执行Python字节码,其他线程则被阻塞等待。
执行Python字节码的时间片: 当一个线程持有GIL并执行Python字节码时,会执行一段时间,称为时间片。一旦时间片用完或发生阻塞IO操作,线程会释放GIL锁。
GIL的释放和竞争: 在等待的线程中,如果有线程释放了GIL(例如因为IO等待),其他线程会竞争获取GIL的锁。
3. 如何处理GIL的限制
3.1. 降低GIL的影响:
使用多进程: 多进程允许同时运行多个Python解释器,每个进程都有自己的GIL。这样可以绕过GIL的限制。
使用C扩展: 编写一些Python的关键部分为C扩展,这些部分在执行时不受GIL的影响,例如numpy、pandas等。
使用异步编程: 使用异步编程模型(例如asyncio库)可以最大程度地减少对线程的依赖,避免GIL对程序性能的影响。
这篇关于python之GIL的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!