Python中的GIL機(jī)制原理分析

這篇文章主要講解了“Python中的GIL機(jī)制原理分析”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Python中的GIL機(jī)制原理分析”吧！

摘要

什么是線程安全? 為什么python會使用GIL的機(jī)制?

在多核時(shí)代的到來的背景下,基于多線程來充分利用硬件的編程方法也不斷發(fā)展起來, 但是一旦 牽扯到多線程,就必然會涉及到一個(gè)概念,即 線程安全, 本文就主要談下筆者對線程安全的一些理解.

而Python為很多人所抱怨的一點(diǎn)就是GIL,那么python為什么選擇使用GIL, 本文也就這個(gè)問題進(jìn)行一些討論.

引入

你的PC或者筆記本還是單核嗎? 如果是,那你已經(jīng)out了.

隨著納米技術(shù)的不斷進(jìn)步, 計(jì)算機(jī)芯片的工藝也在進(jìn)步,但是已經(jīng)很難在工藝上的改進(jìn)來提高 運(yùn)算速度而滿足 摩爾定理, 所以intel, amd相繼在采用橫向的擴(kuò)展即增加更多的CPU, 從而雙核, 4核, N核不斷推出,于是我們進(jìn)入了多核時(shí)代.

于是一個(gè)問題出現(xiàn)了, 多核時(shí)代的出現(xiàn)對于我們程序員而言意味著什么, 我們?nèi)绾卫枚嗪说膬?yōu)勢?

在回答這個(gè)問題之前,建議對 進(jìn)程 和 線程 不熟悉的讀者可以先補(bǔ)下相關(guān)的知識.

當(dāng)然方案是,可以采用 多進(jìn)程, 也可以采用 多線程. 二者的最大區(qū)別就是, 是否共享資源, 后者是共享資源的,而前者是獨(dú)立的. 所以你也可能想起了google chrome為什么又開始使用獨(dú)立的進(jìn)程 來作為每個(gè)tab服務(wù)了(不共享數(shù)據(jù),意味著有更好的安全性).

相對于進(jìn)程的輕型特征,多線程環(huán)境有個(gè)最大的問題就是 如何保證資源競爭,死鎖, 數(shù)據(jù)修改等.

于是,便有了 線程安全 (thread safety)的提出.

線程安全

Thread safety is a computer programming concept applicable in the context of multi-threaded programs.
A piece of code is thread-safe if it functions correctly during simultaneous execution by multiple threads.
In particular, it must satisfy the need for multiple threads to access the same shared data,
and the need for a shared piece of data to be accessed by only one thread at any given time.

上面是wikipedia中的解釋, 換句話說, 線程安全 是在多線程的環(huán)境下, 線程安全能夠保證多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行時(shí)程序依舊運(yùn)行正確, 而且要保證對于共享的數(shù)據(jù),可以由多個(gè)線程存取,但是同一時(shí)刻只能有一個(gè)線程進(jìn)行存取.

既然,多線程環(huán)境下必須存在資源的競爭,那么如何才能保證同一時(shí)刻只有一個(gè)線程對共享資源進(jìn)行存取?

加鎖, 對, 加鎖可以保證存取操作的唯一性, 從而保證同一時(shí)刻只有一個(gè)線程對共享數(shù)據(jù)存取.

通常加鎖也有2種不同的粒度的鎖:

• fine-grained(所謂的細(xì)粒度), 那么程序員需要自行地加,解鎖來保證線程安全

• coarse-grained(所謂的粗粒度), 那么語言層面本身維護(hù)著一個(gè)全局的鎖機(jī)制,用來保證線程安全

前一種方式比較典型的是 java, Jython 等, 后一種方式比較典型的是 CPython (即Python).

前一種本文不進(jìn)行討論, 具體可參考 java 中的多線程編程部分.

至于Python中的全局鎖機(jī)制,也即 GIL (Global Interpreter Lock), 下面主要進(jìn)行一些討論.

GIL

什么是 GIL ? 答案可參考wikipedia中的說明, 簡單地說就是:

每一個(gè)interpreter進(jìn)程,只能同時(shí)僅有一個(gè)線程來執(zhí)行, 獲得相關(guān)的鎖, 存取相關(guān)的資源.

那么很容易就會發(fā)現(xiàn),如果一個(gè)interpreter進(jìn)程只能有一個(gè)線程來執(zhí)行, 多線程的并發(fā)則成為不可能, 即使這幾個(gè)線程之間不存在資源的競爭.

從理論上講,我們要盡可能地使程序更加并行, 能夠充分利用多核的功能, 那么Python為什么要使用 全局的 GIL 來限制這種并行呢?

這個(gè)問題,其實(shí)已經(jīng)得到了很多的討論, 不止十年, 可以參考下面的文檔:

反對 GIL 的聲音:

• An open letter to Guido van Rossum (這個(gè)文章值得一看,下面有很多的留言也值得一看)

認(rèn)為 GIL 不能去除的:

• It isn't Easy to Remove the GIL (這個(gè)文章來自python作者 Guido, 他說明了什么要使用 GIL)

其它的一些討論很容易從Google來搜索得到, 譬如: GIL at google.

那么,簡單總結(jié)下雙方的觀點(diǎn).

認(rèn)為應(yīng)該去除 GIL 的:

• 不順應(yīng)計(jì)算機(jī)的發(fā)展潮流(多核時(shí)代已經(jīng)到來, 而 GIL 會很影響多核的使用)

• 大幅度提升多線程程序的速度

認(rèn)為不應(yīng)該去除 GIL 的(如果去掉,會):

• 寫python的擴(kuò)展(module)時(shí)會遇到鎖的問題,程序員需要繁瑣地加解鎖來保證線程安全

• 會較大幅度地減低單線程程序的速度

后者是 Guido 最為關(guān)切的, 也是不去除 GIL 最重要的原因, 一個(gè)簡單的嘗試是在1999年(十年前), 最終的結(jié)果是導(dǎo)致單線程的程序速度下降了幾乎2倍.

歸根結(jié)底,其實(shí)就是多進(jìn)程與多線程的選擇問題, 有一段話比較有意思, 可以參考 http://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=214235.

我引用如下:

I actually don't think removing the GIL is a good solution.
But I don't think threads are a good solution, either.
They're too hard to get right, and I say that after spending literally years studying threading in both C++ and Java.
Brian Goetz has taken to saying that no one can get threading right.

引自 Bruce Eckel 對 Guido 的回復(fù). 而 Bruce Eckel 是何許人, 如果你了解 java 或者 C++, 那么應(yīng)該不會不知道他.

個(gè)人的觀點(diǎn)

那么,從我自己的角度來看(我沒有太多的多線程編程經(jīng)驗(yàn)), 先不論多線程的速度優(yōu)勢等,我更加喜歡多進(jìn)程的是:

• 簡單,無需要人為(或者語言級別)的加解鎖. 想想 java 中的多線程編程,程序員通常會在此處出錯(java程序員可以思考下)

• 安全, 這也是瀏覽器為什么開始使用多進(jìn)程的一個(gè)原因

依照Python自身的哲學(xué), 簡單 是一個(gè)很重要的原則,所以, 使用 GIL 也是很好理解的.

當(dāng)然你真的需要充分利用多核的速度優(yōu)勢,此時(shí)python可能并非你最佳的選擇,請考慮別的語言吧,如 java, erlang 等.

感謝各位的閱讀，以上就是“Python中的GIL機(jī)制原理分析”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對Python中的GIL機(jī)制原理分析這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！