目錄

• 一.并行和并發(fā)
• 二.GIL 鎖
  • 案例一：單核多線程
  • 案例二：單核多線程
  • 案例三：雙核多線程
• 三.如何解決 GIL 鎖問題
• 四.猜你喜歡

零基礎(chǔ) Python 學(xué)習(xí)路線推薦 : Python 學(xué)習(xí)目錄 >> Python 基礎(chǔ)入門

Python 中除了線程互斥鎖 Lock 還有 GIL 鎖，GIL 鎖全稱：Global Interpreter Lock，任何 Python 線程 threading 執(zhí)行前，必須先獲得 GIL 鎖才能執(zhí)行，當線程獲取到 GIL 鎖之后，每執(zhí)行 100 條字節(jié)碼，解釋器就自動釋放 GIL 鎖，讓別的線程有機會執(zhí)行。

GIL 全局鎖實際上把所有線程的執(zhí)行代碼都給上了鎖，所以，多線程在 Python 中只能交替執(zhí)行，即使 100 個線程跑在 100 核 CPU 上，也只能用到 1 個核 – 不能有效的利用計算機資源，效率低下，并非真正意義上的多線程；而真正的多線程執(zhí)行時，如果有 100 個線程跑在 100 核 CPU 上，那么就能用到 100 個核 – 充分利用計算機資源，高效率（ C 語言 / Java 等等都是如此….）。

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一.并行和并發(fā)

在 Python 線程 threading 與進程 Process 區(qū)別 的文章中有介紹關(guān)于并行和并發(fā)的簡單講解，在講解 GIL 之前，有必要在補充一下關(guān)于并行和并發(fā)的知識；

并行：多個 CPU 同時執(zhí)行多個任務(wù)，就好像有兩個程序，這兩個程序是真的在兩個不同的 CPU 內(nèi)同時被執(zhí)行。

舉個栗子：老王想打麻將，一缺三，分別同時給張三 / 李四 / 王五三位基友打電話，半個小時內(nèi)集合打麻將，張三李四王五接到電話后，立即出發(fā)趕往老王家，張三李四王五的行為就屬于并行；累計耗時：0.5 小時；

并發(fā)：CPU 交替處理多個任務(wù)，還是有兩個程序，但是只有一個 CPU，會交替處理這兩個程序，而不是同時執(zhí)行，只不過因為 CPU 執(zhí)行的速度過快，而會使得人們感到是在“同時”執(zhí)行，執(zhí)行的先后取決于各個程序?qū)τ跁r間片資源的爭奪。大家可以參考下圖的實物圖就行理解：

舉個栗子：老王想打麻將，一缺三，先給張三打電話，半小時內(nèi)來我家集合打麻將，張三接到電話后立即趕往老王家；張三到了之后老王立即給李四打電話，半小時內(nèi)來我家集合打麻將，李四接到電話后立即趕往老王家；李四到了之后老王立即給王五打電話，半小時內(nèi)來我家集合打麻將，王五接到電話后立即趕往老王家；張三李四王五的行為就屬于并發(fā)；累計耗時：1.5 小時；

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并行和并發(fā)同屬于多任務(wù)，目的是要提高 CPU 的使用效率。這里需要注意的是，一個 CPU 永遠不可能實現(xiàn)并行，即一個 CPU 不能同時運行多個程序，但是可以在隨機分配的時間片內(nèi)交替執(zhí)行（并發(fā)），就好像一個人不能同時看兩本書，但是卻能夠先看第一本書半分鐘，再看第二本書半分鐘，這樣來回切換。

二.GIL 鎖

GIL – 也稱鎖全局解釋器鎖（global interpreter lock），每個線程在執(zhí)行時候都需要先獲取 GIL，保證同一時刻只有一個線程可以執(zhí)行代碼，即同一時刻只有一個線程使用 CPU ，也就是說多線程并不是真正意義上的同時執(zhí)行。

案例一：單核多線程

案例二：單核多線程

案例三：雙核多線程

由上所述：由于 GIL 鎖的存在，多線程并不會充分調(diào)用兩個 CPU ，而是會像在一個 CPU 上充分運轉(zhuǎn)，而多進程則是會完全調(diào)用兩個 CPU ，同時執(zhí)行；

很多小伙伴可能會疑惑: Python 線程存在 GIL 鎖問題，難道進程 Process 就不存在這個問題嘛？你需要明白：線程共享資源，進程會復(fù)制一份資源，進程與進程之間互不影響！

三.如何解決 GIL 鎖問題

• 1.使用多進程完成多線程的任務(wù)
• 2.在使用多線程可以使用 c 語言去實現(xiàn)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python GIL 锁 - Python零基础入门教程的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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