Python多线程补充—GIL

2018-08-17 09:46:57来源:博客园 阅读 ()

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GIL(Global Interpreter Lock )

GIL从名称翻译:全局解释器锁。

作用:限制同一个进程内只同一时刻允许一个线程执行(不允许并行),即使计算机有多核功能。从而保证线程安全

来源:Cpython解释器

也就是说GIL是一把互斥锁,限制程序并行执行。它的级别是解释器级别的,强制的,不是Python的特性,而是Cpython解释器特有的。

为什么会有GIL呢,查过一些资料,我的理解是从python垃圾回收机制说起

垃圾回收机制

Python中的垃圾回收是以引用计数为主,分代收集为辅。
在Python中,如果一个对象的引用数为0,Python虚拟机就会回收这个对象的内存。

  1. 导致引用计数+1的情况
    1. 对象被创建,例如a=23
    2. 对象被引用,例如b=a
    3. 对象被作为参数,传入到一个函数中,例如func(a)
    4. 对象作为一个元素,存储在容器中,例如list1=[a,a]
  2. 导致引用计数-1的情况
    1. 对象的别名被显式销毁,例如del a
    2. 对象的别名被赋予新的对象,例如a=24
    3. 一个对象离开它的作用域,例如f函数执行完毕时,func函数中的局部变量(全局变量不会)
    4. 对象所在的容器被销毁,或从容器中删除对象

         (注:摘自:http://www.cnblogs.com/Xjng/p/5128269.html)

如果,一个变量同时被引用呢,在同一个进程内,各个线程可以共享数据。当他们同时引用一个对象,则会使垃圾回收机制的计数错误,可能使对象还有引用,但是却被回收了。因此Cpython解释器就引入了GIL锁

在一个进程内,每个线程想要获取cpu运行的权限,都要获取GIL锁对象,因此线程们无法并行执行。也就避免了上述问题。

而获取GIL的线程,无论何时,它一旦睡眠或者是等待I/O,它没有了运行PYthon代码的必要,它就会让出GIL,其他线程就会有获取GIL的机会。这也叫做协同式多任务管理

 

既然有了GIL,为什么还需要自己给数据加上锁(Lock)呢?

  因为除了协同式多任务管理,还有抢占式多任务管理,也就是说一个线程在执行Python代码时,有可能会被强制让出GIL,让其他线程执行。

  而且在数据处理的过程中也能会有I/O阻塞,使线程主动让出GIL,其他线程可能获取GIL处理同一个数据,造成数据混乱

所以,GIL保护的是解释器级别的数据,我们自己创建的数据需要我们自己加锁。

线程的互斥锁可见:https://www.cnblogs.com/ifyoushuai/p/9471569.html

总结:

  GIL的优点就是保护线程安全,缺点也很明显:无法利用多核优势,使程序运行速度变慢,而现在计算机多核是十分普遍,似乎GIL的缺陷也显得更加的明显,但是Pyhton中很多库都是默认有GIL存在的,而且上述也提到,遇到I/O阻塞会切换,无论多核单核,也无法改变阻塞的时间。因此GIL对于 I/O密集型的任务,影响不大。对于计算密集型的任务,就用多进程并发吧。

 

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