Python GIL(全局解释器锁)

探讨Python中GIL锁如何影响多线程性能,特别是在多核环境下,并提出了解决方案,包括使用非C语言的Python解释器或在Python中调用其他语言编写的多线程代码。

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GIL锁是C语言编写的python编译器中遗留的问题。它使得多线程并不能真正的充分利用多核能力。比如,一个线程的死循环例子,2个线程的死循环例子。
一个进程死锁的例子:

while True:
    pass

两个线程死锁的例子:

import threading


def test():
    while True:
        pass

t = threading.Thread(target=test)
t.start()

while True:
    pass

上述代码在有2个CPU的运行C语言编写的Python解释器中执行,可以看到CPU在每个核上只有50%的使用率,验证了GIL锁的存在:

GIL锁解决方案:
1,使用其他非c语言的python解释器
2,使用其他语言编写多线程处理代码,在python语言中进行调用,比如c语言编写,在python中进行调用

尽管存在GIL问题,但是多线程在一些场景下,效率仍然比较高。具体来说就是io密集型的场景仍然可以充分发挥多线程的作用;而计算密集型的应用需利用多进程的优势。

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