Python-GIL(全局锁-影响多线程速度的罪魁祸首)

水深无声 2023-10-02 22:10 337阅读 0赞

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。

现在我们电脑都是多核的,一个核可以理解为一个cpu

大家可以参考下图的实物图就行理解：  
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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。

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。

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我用8核电脑的进行了大量测试,使用多线程最大利用cpu能达到百分之20~30左右 ,也就是在同一时间只能利用一核进行多线程并发,其他核都空闲了

那么，我们改如何解决GIL锁的问题呢？

1.  更换cpython为jpython(不建议,这样会丢失很多高级库的使用的)
2.  使用多进程完成多线程的任务(看情况吧,毕竟多进行创建和和销毁非常耗时,而且占用资源也多)
3.  在使用多线程的地方可以使用c/c++语言去实现,然后用Python进行调用
4.  在io密集的程序可以使用,因为io这种操作会cpu闲置等待结果,那么python会自动释放闲置线程的Gil锁

### 什么是io密集 ###

表现：我发送请求，等别人计算完成后返回给我；站在自己业务逻辑的角度，就是在等待。

耗时：指从发送请求到接收返回值这期间的耗时。通常耗时很高，至少是毫秒ms级别，比如数据库10ms、远程缓存2ms、服务调用50ms。

机器：负载很低，CPU在等待，很空闲、不占用CPU资源。

场景: 访问数据库, http请求 ,访问本地磁盘

反正只要是你去索要某件东西的时候,并且需要等待进行接收 都属于io密集

### 什么是CPU密集 ###

表现：收到参数后，自己本地（本机）计算，最终算出结果；全靠自己计算。

耗时：指计算完成的耗时。通常耗时很低，是纳米ns级别，比如压缩解压缩20ns、加减乘除5ns、循环判断2ns。

机器：负载高，CPU在密集计算，占用较大CPU资源。

场景: 比如计算圆周率、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。

而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/C++语言编写然后使用Python进行调用。

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