Python的GIL(全局解释器锁)

探讨Python中GIL对多线程的影响,分析多线程与多进程在CPU密集型与IO密集型任务中的效率差异,以及如何在Python中有效利用多核CPU。

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CPU密集型和IO密集型

IO 密集型使用多线程 CPU 密集型使用多进程

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?

要知其然,更要知其所以然所以有了下面的深入研究:

 

首先强调背景:

1,GIL是什么? GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。

2,每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。


在Python多线程下,每个线程的执行方式:
1.获取GIL 

2.执行代码直到睡或者是python虚拟机将其挂起.

3.释放GIL

可见,某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python的进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。

 

在python2.x里,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者蜱计数达到100(蜱可以看作是蟒自身的一个计数器,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过sys.setcheckinterval来调整),进行释放。

而每次释放GIL锁,线程进行锁竞争,切换线程,会消耗资源。并且由于GIL锁存在,蟒里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行),这就是为什么在多核CPU上,蟒蛇的多线程效率并不高。

 

那么是不是蟒蛇的多线程就完全没用了呢?

在这里我们进行分类讨论:

1,CPU密集型代码(各种循环处理,计数等等),在这种情况下,蜱计数很快就会达到阈值,然后触发GIL的释放与再竞争(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以蟒下的多线程对CPU密集型代码并不友好。

2,IO密集型代码(文件处理,网络爬虫等),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在线程甲等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序执行效率)。所以蟒的多线程对IO密集型代码比较友好。

 

而在python3.x中,GIL不使用蜱计数,改为使用计时器(执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL),这样对CPU密集型程序更加友好,但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题,所以效率依然不尽如人意。

 

多核多线程比单核多线程更差,原因是单核下多线程,每次释放GIL,唤醒的那个线程都能获取到GIL锁,所以能够无缝执行,但多核下,CPU0释放GIL后,其他CPU上的线程都会进行竞争,但GIL可能会马上又被CPU0拿到,导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态,这样会造成线程颠簸(抖动),导致效率更低

 

回到最开始的问题:经常我们会听到老手说:“python下想要充分利用多核CPU,就用多进程”,原因是什么呢?

原因是:每个进程有各自独立的GIL,互不干扰,这样就可以真正意义上的并行执行,所以在蟒中,多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

 

所以在这里说结论:多核下,想做并行提升效率,通用比较方法的的英文使用多进程,能够有效提高执行效率

<think>好的,我现在需要向用户解释Python全局解释器锁GIL)。首先,我得确保自己正确理解GIL的概念和作用。GILPython中的一个机制,尤其是在CPython解释器中,用来同步线程的执行。我记得它的主要作用是确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码,这有助于简化内存管理,但也可能影响多线程程序的性能。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。用户可能有一定的编程经验,但对Python内部机制不太熟悉。所以,解释时要避免过于技术化,用通俗易懂的语言。同时,用户可能想知道GIL存在的原因、带来的影响以及如何应对这些问题。 首先,我应该从GIL的定义开始,明确它是什么。然后解释为什么Python需要GIL,比如因为CPython的内存管理不是线程安全的,GIL通过阻止多线程同时执行来防止竞争条件。这里要提到引用计数等细节,但不要过于深入,保持简洁。 接下来,要讨论GIL带来的影响。特别是多线程程序在CPU密集型任务上的性能问题,比如多线程并不能充分利用多核CPU,甚至可能比单线程更慢。但同时,对于I/O密集型任务,GIL的影响较小,因为线程在等待I/O时会释放GIL,允许其他线程运行。这里可能需要举例子,比如网络请求或文件操作属于I/O密集型,而数值计算属于CPU密集型。 然后,要探讨绕过或替代GIL的方法。比如使用多进程代替多线程,每个进程有自己的解释器和内存空间,这样就能利用多核。或者使用其他Python实现如Jython或IronPython,它们没有GIL。此外,可以提到用C扩展来处理性能关键部分,因为C扩展可以释放GIL。 还要考虑用户可能存在的疑问,比如为什么Python不移除GIL。这里需要解释历史原因和兼容性问题,移除GIL会破坏现有C扩展,而且实现起来复杂,影响单线程性能。虽然有过尝试,比如Python 3.2的GIL优化,但完全移除仍然困难。 最后,总结GIL的优缺点,并给出实际应用中的建议。比如在CPU密集型任务中使用多进程或C扩展,I/O密集型任务仍可用多线程。同时,提及异步编程模型如asyncio作为替代方案。 需要检查是否有遗漏点,比如GIL的具体工作机制,如何切换线程,以及不同Python版本对GIL的改进。另外,确保使用正确的术语,避免错误,比如区分CPython和其他实现。还要注意格式,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容可能不涉及数学公式,所以可能不需要。但如果有方程式,要正确应用格式。 另外,用户要求用中文回答,结构清晰,分点说明。可能需要分点列出GIL的作用、影响、解决方案等。使用例子帮助理解,比如多线程计算斐波那契数列的效率问题,或者多进程的multiprocessing模块。 需要确保内容准确,比如GIL确实存在于CPython,而其他实现如Jython没有。同时,在提到多进程时,指出其缺点,比如进程间通信的开销。还要提到concurrent.futures模块的使用,作为替代方案。 最后,检查是否有误解,比如GIL对多线程的影响是否绝对,或者是否所有Python程序都受GIL限制。确认GIL只影响CPU密集型多线程,而不影响I/O密集型,也不影响多进程。同时,确认Python中多线程依然适合I/O密集型任务,因为等待期间释放GIL。 总结思考后,组织内容结构,确保逻辑连贯,从定义、原因、影响、解决方案到总结,逐步展开,帮助用户全面理解GIL及其应对策略。</think>Python全局解释器锁(**Global Interpreter Lock, GIL**)是 CPython 解释器(Python 官方实现)中的一个关键机制,它对多线程编程有深远影响。以下是逐步解析: --- ### 1. **GIL 是什么?** - GIL 是一个**互斥**(Mutex),保证同一时刻只有一个线程能执行 Python 字节码。 - 无论 CPU 有多少核心,**多线程 Python 程序在 CPython 中无法并行执行**,只能交替执行(并发)。 --- ### 2. **为什么需要 GIL?** - **简化内存管理**:Python 使用引用计数管理对象生命周期。若多线程同时修改引用计数,可能导致内存错误。GIL 通过单线程执行避免竞争条件。 - **保护 C 扩展兼容性**:许多 Python C 扩展依赖 GIL 的线程安全假设,移除 GIL 会破坏现有生态。 --- ### 3. **GIL 的影响** #### ✅ 优点 - 简化单线程程序的实现。 - 提高单线程性能(避免多线程竞争开销)。 #### ❌ 缺点 - **CPU 密集型任务性能瓶颈**:多线程无法利用多核加速。例如: ```python # 计算斐波那契数列的多线程代码并不会更快 import threading def compute(): result = 0 for _ in range(10**7): result += 1 # 两个线程同时执行 t1 = threading.Thread(target=compute) t2 = threading.Thread(target=compute) t1.start(); t2.start() t1.join(); t2.join() ``` 由于 GIL,两个线程实际是交替执行,总耗时可能接近单线程的两倍。 - **I/O 密集型任务影响较小**:线程在等待 I/O(如网络请求、文件读写)时会主动释放 GIL,其他线程可继续执行。 --- ### 4. **如何绕过 GIL?** #### 方法 1:使用多进程 - 每个进程有独立的 Python 解释器和内存空间,可绕过 GIL。 - 通过 `multiprocessing` 模块或 `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` 实现并行。 ```python from multiprocessing import Pool def compute(n): return sum(range(n)) with Pool(4) as p: # 4 进程并行 print(p.map(compute, [10**7]*4)) ``` #### 方法 2:使用其他 Python 实现 - **Jython/IronPython**:基于 JVM/.NET 的实现,无 GIL,但生态兼容性差。 - **PyPy**:通过 JIT 优化性能,但仍保留 GIL。 #### 方法 3:C/C++ 扩展 - 在 C 扩展中手动释放 GIL:使用 `Py_BEGIN_ALLOW_THREADS` 和 `Py_END_ALLOW_THREADS` 宏。 - 常用库如 NumPy、Cython 已在底层规避 GIL。 --- ### 5. **GIL 的未来** - **短期内不会消失**:移除 GIL 需重写 CPython 内存管理并破坏现有 C 扩展,代价巨大。 - **优化方向**:Python 3.2+ 通过更细粒度的(如 `PyMutex`)减少 GIL 的负面作用,但未根治问题。 --- ### 总结 - **适用场景**: - 多线程适合 I/O 密集型任务(如网络爬虫)。 - 多进程或异步编程(如 `asyncio`)适合 CPU 密集型任务。 - **开发建议**:优先使用多进程、异步编程或 C 扩展处理高性能需求,而非依赖多线程。
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