浅谈Python中的全局锁(GIL)问题

CPU-bound(计算密集型) 和I/O bound(I/O密集型)

计算密集型任务(CPU-bound) 的特点是要进行大量的计算，占据着主要的任务，消耗CPU资源，一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

IO密集型任务(I/O bound)的特点是指磁盘IO、网络IO占主要的任务，CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。

IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。

对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如请求网页、读写文件等。当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的。

对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。

全局锁问题：

解释器被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。

GIL最大的问题就是Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 （比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行）。

GIL只会影响到那些严重依赖CPU的程序（比如计算型的）

如果你的程序大部分只会设计到I/O，比如网络交互，那么使用多线程就很合适， 因为它们大部分时间都在等待。实际上，你完全可以放心的创建几千个Python线程， 现代操作系统运行这么多线程没有任何压力，没啥可担心的。

解决方案：

首先，如果你完全工作于Python环境中，你可以使用 multiprocessing 模块来创建一个进程池， 并像协同处理器一样的使用它。

pool = None

# Performs a large calculation (CPU bound)
def some_work(args):
 ...
 return result

def some_thread():
 while True:
  ...
  r = pool.apply(some_work, (args))
  ...

# Initiaze the pool
if __name__ == '__main__':
 import multiprocessing
 pool = multiprocessing.Pool()

另外一个解决GIL的策略是使用C扩展编程技术。 主要思想是将计算密集型任务转移给C，跟Python独立，在工作的时候在C代码中释放GIL。

以上这篇浅谈Python中的全局锁(GIL)问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python中多线程thread与threading的实现方法

    学过Python的人应该都知道,Python是支持多线程的,并且是native的线程.本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的. python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用. 这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建

  • 详解Python中的多线程编程

    详解Python中的多线程编程

    一.简介 多线程编程技术可以实现代码并行性,优化处理能力,同时功能的更小划分可以使代码的可重用性更好.Python中threading和Queue模块可以用来实现多线程编程. 二.详解 1.线程和进程        进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次执行.每个进程都有自己的地址空间.内存.数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据.操作系统管理在其上运行的所有进程,并为这些进程公平地分配时间.进程也可以通过fork和spawn操作来完成其它的任务,不过各个进程有自己的内存空间.数据栈等,所以只

  • Python中GIL的使用详解

    1.GIL简介 GIL的全称为Global Interpreter Lock,全局解释器锁. 1.1 GIL设计理念与限制 python的代码执行由python虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中,同时只有一个线程在运行.即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行.对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制,正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行. 在调用外部代码(如C.C++扩展函数)的时候,GIL将会被锁定,直到这

  • 一篇文章快速了解Python的GIL

    一篇文章快速了解Python的GIL

    前言:博主在刚接触Python的时候时常听到GIL这个词,并且发现这个词经常和Python无法高效的实现多线程划上等号.本着不光要知其然,还要知其所以然的研究态度,博主搜集了各方面的资料,花了一周内几个小时的闲暇时间深入理解了下GIL,并归纳成此文,也希望读者能通过次本文更好且客观的理解GIL. GIL是什么 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执

  • Python Threading 线程/互斥锁/死锁/GIL锁

    导入线程包 import threading 准备函数线程,传参数 t1 = threading.Thread(target=func,args=(args,)) 类继承线程,创建线程对象 class MyThread(threading.Thread) def run(self): pass if __name__ == "__main__": t = MyThread() t.start() 线程共享全面变量,但在共享全局变量时会出现数据错误问题 使用 threading 模块中的

  • 深入学习python多线程与GIL

    python 多线程效率 在一台8核的CentOS上,用python 2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序. import time def fun(n):#CPU密集型的程序 while(n>0): n -= 1 start_time = time.time() fun(10000000) print('{} s'.format(time.time() - start_time))#测量程序执行时间 测量三次程序的执行时间,平均时间为0.968370994秒.这就是一个线程执行一次fun(

  • 详解python实现线程安全的单例模式

    单例模式是一种常见的设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场. 比如,服务器的配置信息写在一个文件中online.conf中,客户端通过一个 Config 的类来读取配置文件的内容.如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,那么每个调用配置文件的地方都会创建 Config的实例,这就导致系统中存在多个Config 的实例对象,在配置文件内容很多的情况下,我们就浪费了大量的内存做了同样的事.事实上,

  • 浅析Python中的多进程与多线程的使用

    在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章

  • 线程安全及Python中的GIL原理分析

    本文讲述了线程安全及Python中的GIL.分享给大家供大家参考,具体如下: 摘要 什么是线程安全? 为什么python会使用GIL的机制? 在多核时代的到来的背景下,基于多线程来充分利用硬件的编程方法也不断发展起来, 但是一旦 牵扯到多线程,就必然会涉及到一个概念,即 线程安全, 本文就主要谈下笔者对线程安全的一些理解. 而Python为很多人所抱怨的一点就是GIL,那么python为什么选择使用GIL, 本文也就这个问题进行一些讨论. 引入 你的PC或者笔记本还是单核吗? 如果是,那你已经o

  • python多线程编程中的join函数使用心得

    python多线程编程中的join函数使用心得

    今天去辛集买箱包,下午挺晚才回来,又是恶心又是头痛.恶心是因为早上吃坏东西+晕车+回来时看到车祸现场,头痛大概是烈日和空调混合刺激而成.没有时间没有精神没有力气学习了,这篇博客就说说python中一个小小函数. 由于坑爹的学校坑爷的专业,多线程编程老师从来没教过,多线程的概念也是教的稀里糊涂,本人python也是菜鸟级别,所以遇到多线程的编程就傻眼了,别人用的顺手的join函数我却偏偏理解不来.早上在去辛集的路上想这个问题想到恶心,回来后继续写代码测试,终于有些理解了(python官方的英文解释

  • python线程安全及多进程多线程实现方法详解

    进程和线程的区别 进程是对运行时程序的封装,是系统资源调度和分配的基本单位 线程是进程的子任务,cpu调度和分配的基本单位,实现进程内并发. 一个进程可以包含多个线程,线程依赖进程存在,并共享进程内存 什么是线程安全 一个线程的修改被另一个线程的修改覆盖掉. python中哪些操作是线程安全的 一个操作可以在多线程环境中使用,并且获得正确的结果. 线程安全的操作线程是顺序执行的而不是并发执行的. 一般涉及到写操作需要考虑如何让多个线程安全访问数据. 线程同步的方式 互斥量(锁): 通过互斥机制防

  • python多线程threading.Lock锁用法实例

    本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

随机推荐