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，在單位時間內每個核只能跑一個線程，然后時間片輪轉切換。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。看起來很不可思議？但是這就是GIL搞的鬼。任何Python線程執行前，必須先獲得GIL鎖，然后，每執行100條字節碼，解釋器就自動釋放GIL鎖，讓別的線程有機會執行。這個GIL全局鎖實際上把所有線程的執行代碼都給上了鎖，所以，多線程在Python中只能交替執行，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的是使用引用計數的,當變量的引用計數為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,再調用c函數實現執行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行,那么全局變量的引用計數可能同時從0變成1,最終它的引用計數就是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語言實現的Python解釋器)

為什么java沒有gil鎖呢?

java實現了顆粒度更小的鎖,而程序的執行順序是:獲取鎖-執行程序-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 執行(這個次數可以通sys.setcheckinterval來調整)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

哪種任務適合用多線程?

1、如果是CPU密集型代碼(循環、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、網絡爬蟲)，開啟多線程實際上是并發(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.將計算代碼轉成c代碼,使用調用c代碼的接口,將cpu密集型任務切換成io任務:對所有面向I/O的(會調用內建的操作系統C代碼的)程序來說，GIL會在這個I/O調用之前被釋放，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 計算密集型任務用C語言編寫，然后把.so鏈接庫內容加載到Python中，因為執行C代碼，GIL鎖會釋放

與多進程使用變量的區別:

多進程:linux系統里面，fork出來的進程，其變量與源進程相同，如果只做讀取，那么不會內存分配，如果發生寫入，那么創建新內存頁

缺點?

導致python無法實現真正意義上的多線程

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總結

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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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