GIL(Global Interpreter Lock)不是Python独有的特性,它只是在实现CPython(Python解释器)时,引入的一个概念。在官方网站中定义如下:
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.)
由定义可知,GIL是一个互斥锁(mutex)。它阻止了 多个线程同时执行Python字节码,毫无疑问,这降低了执行效率。理解GIL的必要性,需要了解CPython对于线程安全的内存管理机制。
首先,我们来看看单核CPU下,多线程任务是如何调度的。
由图可知,由于GIL的机制,单核CPU在同一时刻只有一个线程在运行。当线程遇到IO操作或Timer Tick到期,释放GIL锁。其他的两个线程去竞争这把锁,得到锁之后,才开始运行。
线程释放GIL锁有两种情况,一是遇到IO操作,二是Time Tick到期。IO操作很好理解,比如发出一个http请求,等待响应。那么Time Tick到期是什么呢?Time Tick规定了线程的最长执行时间,超过时间后自动释放GIL锁。
虽然都是释放GIL锁,但这两种情况是不一样的。比如,Thread1遇到IO操作释放GIL,由Thread2和Thread3来竞争这个GIL锁,Thread1不再参与这次竞争。如果是Thread1因为Time Tick到期释放GIL,那么三个线程可以同时竞争这把GIL锁,可能出现Thread1在竞争中胜出,再次执行的情况。单核CPU下,这种情况不算特别糟糕。因为只有1个CPU,所以CPU的利用率是很高的。
在多核CPU下,由于GIL锁的全局特性,无法发挥多核的特性,GIL锁会使得多线程任务的效率大大降低。
Thread1在CPU1上运行,Thread2在CPU2上运行。GIL是全局的,CPU2上的Thread2需要等待CPU1上的Thread1让出GIL锁,才有可能执行。如果在多次竞争中,Thread1都胜出,Thread2没有得到GIL锁,意味着CPU2一直是闲置的,无法发挥多核的优势。
为了避免同一线程霸占CPU,在python3.x中,线程会自动的调整自己的优先级,使得多线程任务执行效率更高。
既然GIL降低了多核的效率,那保留它的目的是什么呢?这就和线程执行的安全有关。
准确的说,GIL的线程安全是粗粒度的。也就是说,有GIL都不意味着线程安全。比如下面这个例子:
def add():
global n
for i in range(10**1000):
n = n +1
def sub():
global n
for i in range(10**1000):
n = n - 1
n = 0
import threading
a = threading.Thread(target=add,)
b = threading.Thread(target=sub,)
a.start()
b.start()
#join 用于阻塞主线程,避免过早打印n
a.join()
b.join()
print n
上面的程序对n做了同样数量的加法和减法,那么n理论上是0。但运行程序,打印n,发现它不是0。问题出在哪里呢,问题在于python的每行代码不是原子化的操作。比如n = n+1这步,不是一次性执行的。如果去查看python编译后的字节码执行过程,可以看到如下结果。
19 LOAD_GLOBAL 1 (n)
22 LOAD_CONST 3 (1)
25 BINARY_ADD
26 STORE_GLOBAL 1 (n)
从过程可以看出,n = n +1 操作分成了四步完成。因此,n = n+1不是一个原子化操作。
1.加载全局变量n,2.加载常数1,3.进行二进制加法运算,4.将运算结果存入变量n。
根据前面的线程释放GIL锁原则,线程a执行这四步的过程中,有可能会让出GIL。如果这样,n=n+1的运算过程就被打乱了。最后的结果中,得到一个非零的n也就不足为奇。
这就是为什么我们说GIL是粗粒度的,它只保证了一定程度的安全。如果要做到线程的绝对安全,是不是所有的非IO操作,我们都需要自己再加一把锁呢?答案是否定的。在python中,有些操作是是原子级的,它本身就是一个字节码,GIL无法在执行过程中释放。对于这种原子级的方法操作,我们无需担心它的安全。比如sort方法,[1,4,2].sort(),翻译成字节码就是CALL METHOD 0。只有一行,无法再分,所以它是线程安全的。
总结
对于IO密集型应用,多线程的应用和多进程应用区别不大。即便有GIL存在,由于IO操作会导致GIL释放,其他线程能够获得执行权限。由于多线程的通讯成本低于多进程,因此偏向使用多线程。
对于计算密集型应用,多线程处于绝对劣势,可以采用多进程或协程。
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