GIL线程全局锁

1.GIL概述
GIL ( Global Interperter Lock ) 称作全局解释器锁。首先需要明确一点,我们所讲的 GIL 并不是 Python 语言的特性,它是在实现 Python 解释器时引用的一个概念。GIL 只在CPython 解释器上存在。

2.GIL优缺点
优点:
GIL 是 Python 解释层面的锁,即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程解决解释器中多个线程的竞争资源问题。
缺点:
但是这仅仅是对io密集型任务,python的多线程起到作用,但对于cpu密集型任务,python的多线程几乎占不到任何优势,还有可能因为争夺资源而变慢。

3.如何改善 GIL 产生的问题

因为 GIL 锁是解释器层面的锁,无法去除 GIL 锁在执行程序时带来的问题。只能去改善。

  • 更换更高版本的解释器,比如3.6,从3.2版本开始,Python对解释做了优化,但并不理想
  • 更换解释器,比如 Jython,但是由于比较小众,支持的模块较少,导致开发效率降低
  • Python为了解决程序使用多核的问题,使用多进程替代多线程 ,或者是用协程(协程也只是但cpu,但是能减少切换代价提升性能)。
### Python 中 GIL(全局解释器锁)的含义与作用 #### 1. **定义** GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)是 CPython 解释器实现的一个重要特性。它是一种互斥锁,确保在同一时刻只有一个线程能够在解释器中运行 Python 字节码[^1]。 #### 2. **工作原理** - 在多线程环境中,GIL 锁定了整个解释器的状态,使得即使有多个线程存在,也只允许其中一个线程执行 Python 字节码。 - 这种机制的主要目的是保护内存管理的安全性,防止多个线程同时访问和修改共享的数据结构而导致不一致或崩溃的情况发生[^2]。 #### 3. **影响** ##### (1)**对 CPU 密集型任务的影响** 对于 CPU 密集型任务,由于 GIL 的存在,即便是在多核处理器上,也无法真正并行执行多个线程。这意味着无论有多少个线程,这些线程实际上是串行执行的,因此无法充分利用多核的优势[^4]。 ##### (2)**对 I/O 密集型任务的影响** I/O 密集型任务通常涉及大量的输入/输出操作(如网络请求、磁盘读写等),这类任务在等待外部资源的过程中会主动释放 GIL。此时,其他线程有机会获取 GIL 并继续执行,从而提高了整体资源利用率。 #### 4. **解决方法** 尽管 GIL 存在一定的局限性,但在实际开发中有多种方式可以绕过其限制: - 使用多进程替代多线程:每个进程都有自己的独立地址空间和 GIL,因此可以通过创建多个进程来实现真正的并行计算[^1]。 - 利用扩展模块:一些高性能库(如 NumPy 和 SciPy)会在底层通过 C 或 Fortran 实现关键算法,并临时释放 GIL,以便更好地利用硬件资源[^3]。 --- ```python import threading # 定义一个简单的计数函数 def count_up(): global counter for _ in range(1000000): counter += 1 if __name__ == "__main__": counter = 0 # 创建两个线程分别调用相同的函数 thread1 = threading.Thread(target=count_up) thread2 = threading.Thread(target=count_up) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print(f"Final Counter Value: {counter}") ``` 上述代码展示了在未采取同步措施的情况下,两个线程并发更新全局变量 `counter` 可能导致的结果错误。这是因为虽然 GIL 防止了字节码层面的竞争条件,但它并不能完全阻止逻辑上的竞态问题[^3]。 --- ###
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