Python GIL
2021/12/23 20:07:24
本文主要是介绍Python GIL,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
转自:https://blog.csdn.net/weixin_41594007/article/details/79485847
Python GIL
在进行GIL讲解之前,我们可以先回顾一下并行和并发的区别:并行:多个CPU同时执行多个任务,就好像有两个程序,这两个程序是真的在两个不同的CPU内同时被执行。
并发:CPU交替处理多个任务,还是有两个程序,但是只有一个CPU,会交替处理这两个程序,而不是同时执行,只不过因为CPU执行的速度过快,而会使得人们感到是在“同时”执行,执行的先后取决于各个程序对于时间片资源的争夺。大家可以参考下图的实物图就行理解:
并行和并发同属于多任务,目的是要提高CPU的使用效率。这里需要注意的是,一个CPU永远不可能实现并行,即一个CPU不能同时运行多个程序,但是可以在随机分配的时间片内交替执行(并发),就好像一个人不能同时看两本书,但是却能够先看第一本书半分钟,再看第二本书半分钟,这样来回切换。
接下来我们来看看进程和线程之间的区别:
两个多线程同时执行死循环,查看单个CPU的使用率:
两个多线程同时执行死循环,查看两个CPU的使用率:
两个多进程同时执行死循环,查看两个CPU使用率:
也就是说,多线程并不会充分调用两个CPU,而是会像在一个CPU上充分运转,而多进程则是会完全调用两个CPU,同时执行;
Guido van Rossum(吉多·范罗苏姆)创建python时就只考虑到单核cpu,解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁, 于是有了GIL这把超级大锁。因为cpython解析只允许拥有GIL全局解析器锁才能运行程序,这样就保证了保证同一个时刻只允许一个线程可以使用cpu。由于大量的程序开发者接收了这套机制,现在代码量越来越多,已经不容易通过c代码去解决这个问题。
什么是GIL?
即全局解释器所(global interpreter lock),每个线程在执行时候都需要先获取GIL,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码,即同一时刻只有一个线程使用CPU,也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。
那么,我们改如何解决GIL锁的问题呢?
1.更换cpython为jpython(不建议)
2.使用多进程完成多线程的任务
3.在使用多线程可以使用c语言去实现
以下是几个面试会遇到的问题,希望对大家有所帮助:
问题1: 什么时候会释放Gil锁,
答 :
1 遇到像 i/o操作这种 会有时间空闲情况 造成cpu闲置的情况会释放Gil
2 会有一个专门ticks进行计数 一旦ticks数值达到100 这个时候释放Gil锁 线程之间开始竞争Gil锁(说明:
ticks这个数值可以进行设置来延长或者缩减获得Gil锁的线程使用cpu的时间)
问题2: 互斥锁和Gil锁的关系
Gil锁 : 保证同一时刻只有一个线程能使用到cpu
互斥锁 : 多线程时,保证修改共享数据时有序的修改,不会产生数据修改混乱
首先假设只有一个进程,这个进程中有两个线程 Thread1,Thread2, 要修改共享的数据date, 并且有互斥锁
执行以下步骤
(1)多线程运行,假设Thread1获得GIL可以使用cpu,这时Thread1获得 互斥锁lock,Thread1可以改date数据(但并
没有开始修改数据)
(2)Thread1线程在修改date数据前发生了 i/o操作 或者 ticks计数满100 (注意就是没有运行到修改data数据),这个
时候 Thread1 让出了Gil,Gil锁可以被竞争
(3) Thread1 和 Thread2 开始竞争 Gil (注意:如果Thread1是因为 i/o 阻塞 让出的Gil Thread2必定拿到Gil,如果
Thread1是因为ticks计数满100让出Gil 这个时候 Thread1 和 Thread2 公平竞争)
(4)假设 Thread2正好获得了GIL, 运行代码去修改共享数据date,由于Thread1有互斥锁lock,所以Thread2无法更改共享数据
date,这时Thread2让出Gil锁 , GIL锁再次发生竞争
(5)假设Thread1又抢到GIL,由于其有互斥锁Lock所以其可以继续修改共享数据data,当Thread1修改完数据释放互斥锁lock,
Thread2在获得GIL与lock后才可对data进行修改
以上描述了 互斥锁和Gil锁的 一个关系
这篇关于Python GIL的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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