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  • GIL

    python是一个解释型语言,但是可以使用多个解释器。比如C++,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等。Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python,也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点:GIL并不是Python的特性,Python完全可以不依赖于GIL。

    Cpython中包含一个GIL , 全局解释锁。设计之初是因为防止在解释器的主循环中,只有一个线程在运行。

    但是计算机的能力提升,cpu多核的产生,python也开始支持多线程编程,但是线程的安全就是要加锁。于是有了GIL的超级大锁。但是GIL不是线程安全的。这就造成执行效率低的结果。

    官方解释:

    In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

    翻译:

    在CPython中,全局解释器锁(global interpreter lock, GIL)是一个互斥体,它防止多个本机线程同时执行Python字节码。这个锁是必要的,主要是因为CPython的内存管理不是线程安全的。(然而,自从GIL存在以来,其他特性已经逐渐依赖于它强制执行的保证。)

    GIL无疑就是一把全局排他锁。毫无疑问全局锁的存在会对多线程的效率有不小影响。甚至就几乎等于Python是个单线程的程序。

    怎么解决呢?

    用multiprocess替代Thread

    multiprocess库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为GIL而低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL,因此也不会出现进程之间的GIL争抢。

    参考:

    https://www.cnblogs.com/SuKiWX/p/8804974.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hamish26/p/11090005.html
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