感想:東看一篇文章西看一篇文章,終于把gil的概念理順了

我們都知道，比方我有一個4核的CPU，那么這樣一來，在單位時間內(nèi)每個核只能跑一個線程，然后時間片輪轉(zhuǎn)切換。但是Python不一樣，它不管你有幾個核，單位時間多個核只能跑一個線程，然后時間片輪轉(zhuǎn)。看起來很不可思議？但是這就是GIL搞的鬼。任何Python線程執(zhí)行前，必須先獲得GIL鎖，然后，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。這個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。通常我們用的解釋器是官方實現(xiàn)的CPython，要真正利用多核，除非重寫一個不帶GIL的解釋器

gil:全局解釋器鎖

存在原因:

早期設(shè)計python解釋器時是單核時代,并沒有考慮多核cpu情況

1.python的是使用引用計數(shù)的,當(dāng)變量的引用計數(shù)為0就會被垃圾回收機制回收

2.python是解釋型語言,默認的解析器cpython是將python語言翻譯成c,再調(diào)用c函數(shù)實現(xiàn)執(zhí)行python程序

3.線程與進程不同,是共享用戶地址空間的,也就是共享全局變量

綜上,如果同一個時刻有兩個線程執(zhí)行,那么全局變量的引用計數(shù)可能同時從0變成1,最終它的引用計數(shù)就是1,而卻有兩個線程在使用它,這顯然是不對的.

解釋:

全局:針對全局資源/同一個時刻,不管有多少個核,都只有一個線程能使用cpu資源

解釋鎖:cpython鎖(C語言實現(xiàn)的Python解釋器)

為什么java沒有g(shù)il鎖呢?

java實現(xiàn)了顆粒度更小的鎖,而程序的執(zhí)行順序是:獲取鎖-執(zhí)行程序-釋放鎖,所以增加了獲取和釋放鎖的資源開銷,所以全局鎖這一把大鎖其實也有好處,切換線程的資源浪費較少.

解釋器怎么切換線程?

如果是純計算的程序，沒有 I/O 操作，解釋器會每隔100次操作就釋放這把鎖，讓別的線程有機會 執(zhí)行(這個次數(shù)可以通sys.setcheckinterval來調(diào)整)同一時間只會有一個獲得GIL線程在跑，其他線程都處于等待狀態(tài)

哪種任務(wù)適合用多線程?

1、如果是CPU密集型代碼(循環(huán)、計算等)，由于計算工作量多和大，計算很快就會達到100，然后觸發(fā)GIL的釋放與在競爭，多個線程來回切換損耗資源，所以在多線程遇到CPU密集型代碼時，單線程會比較快

2、如果是I\O密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲)，開啟多線程實際上是并發(fā)(不是并行)，IO操作會進行IO等待，線程A等待時，自動切換到線程B，這樣就提升了效率

怎么優(yōu)化?

1.改用多進程,多個Python進程有各自獨立的GIL鎖

2.將計算代碼轉(zhuǎn)成c代碼,使用調(diào)用c代碼的接口,將cpu密集型任務(wù)切換成io任務(wù):對所有面向I/O的(會調(diào)用內(nèi)建的操作系統(tǒng)C代碼的)程序來說，GIL會在這個I/O調(diào)用之前被釋放，以允許其他線程在這個線程等待I/O的時候運行。我們可以把一些 計算密集型任務(wù)用C語言編寫，然后把.so鏈接庫內(nèi)容加載到Python中，因為執(zhí)行C代碼，GIL鎖會釋放

與多進程使用變量的區(qū)別:

多進程:linux系統(tǒng)里面，fork出來的進程，其變量與源進程相同，如果只做讀取，那么不會內(nèi)存分配，如果發(fā)生寫入，那么創(chuàng)建新內(nèi)存頁

缺點?

導(dǎo)致python無法實現(xiàn)真正意義上的多線程

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python和c混合编程 gil_终于搞明白python与gil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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