Die Entwicklung der GIL: Die sich verändernde Landschaft des gleichzeitigen Python

Der globale Interpreter

lock (GIL) in Python ist seit seiner Einführung ein heiß diskutiertes Thema. Obwohl die GIL sicherstellt, dass der Python-Interpreter jeweils nur einen Thread ausführt und so die Speichersicherheit aufrechterhält, schränkt sie auch die Möglichkeit der Parallelität ein. In diesem Artikel wird die Entwicklung von GIL von seinem ursprünglichen Design bis zu seinem aktuellen Status und zukünftigen Richtungen untersucht.

Ursprung von GIL

GIL wurde ursprünglich in Python 1.5 eingeführt, um zu verhindern, dass mehrere Threads dasselbe Objekt gleichzeitig ändern, was zu Datenbeschädigungen führt. Damals wurde Python hauptsächlich auf Single-Core-Computern verwendet und die GIL war kein wesentlicher limitierender Faktor.

GIL-Einschränkungen

Mit der Popularität von Multicore-Computern sind die Grenzen von GIL deutlich geworden. Da die GIL jeweils nur die Ausführung eines Threads zulässt, kann gleichzeitiger Code nur auf einem einzelnen Kern ausgeführt werden. Dies kann zu Leistungsproblemen bei Anwendungen führen, die viel Parallelität erfordern.

Alternativen zu GIL

Um die Einschränkungen der GIL zu überwinden, wurden eine Reihe von Alternativen entwickelt:

• Mehrere Prozesse: Erstellen Sie mehrere Python-Prozesse, jeder mit seiner eigenen GIL. Dies ermöglicht echte Parallelität, ist jedoch aufgrund des Kommunikationsaufwands zwischen Prozessen möglicherweise weniger effizient.
• Bibliotheken von Drittanbietern: wie , die concurrent.futures 和 multiprocessingTools für die parallele und gleichzeitige Ausführung von Aufgaben bereitstellen. Diese Bibliotheken verwenden einen Prozesspool oder „Thread-Pool“ zur Verwaltung der GIL, sodass Code auf mehreren Kernen ausgeführt werden kann. Coroutine (Coroutine):
Coroutine ist ein leichter Parallelitätsmechanismus, der es ermöglicht, mehrere Aufgaben innerhalb eines Threads anzuhalten und fortzusetzen. Coroutinen erfordern keine GIL, basieren jedoch auf manueller Planung und Kontextwechsel.
• GIL-Verbesserungen in Python 3.8

In Python 3.8 wurden wesentliche Verbesserungen an der GIL eingeführt, um die Parallelitätsleistung zu verbessern. Zu diesen Verbesserungen gehören:

Ereignisbasierte GIL-Freigabe:

Die GIL kann jetzt während Ereignisschleifenereignissen wie E/A-Vorgängen freigegeben werden. Dadurch können andere Threads ausgeführt werden, während die Ereignisschleife E/A-Vorgänge verarbeitet.
• Adaptive GIL-Latenz:
Die GIL-Latenz passt sich an, je nachdem, wie stark Ihre Anwendung Multithreading verwendet. Wenn weniger Threads verwendet werden, ist die GIL-Latenz länger, was mehr Parallelität ermöglicht.
• GIL-Verbesserungen in Python 3.10

Python 3.10 führt weitere Verbesserungen an der GIL mit dem Namen

Fine-grained GIL

ein. Eine feinkörnige GIL schränkt den Umfang der GIL auf kleinere Codeblöcke ein und ermöglicht so eine feinere Parallelitätskontrolle. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die bei häufigen atomaren Vorgängen Parallelität erfordern.

Zukunftsausblick

Die Zukunft von GIL bleibt ungewiss. Obwohl das Python-Entwicklungsteam bestrebt ist, die GIL kontinuierlich zu verbessern, ist es möglich, dass sie in einer zukünftigen Version vollständig entfernt wird. Alternativen wie Multiprocessing und Coroutinen entwickeln sich immer weiter und ersetzen möglicherweise die GIL als bevorzugten Mechanismus für Parallelität in Python.

Demo-Code

Verwenden Sie

für die Parallelverarbeitung:

import concurrent.futures

def task(n):
return n * n

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(task, range(10))

concurrent.futuresVerwenden Sie async

io

für Coroutine: async<strong class="keylink">io</strong>

import asyncio

async def task(n):
return n * n

async def main():
tasks = [task(n) for n in range(10)]
results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

Zusammenfassung

Die Entwicklung von GIL in der Python-Parallelität ist ein komplexes und herausforderndes Problem. Da Python zunehmend Wert auf Multi-Core-Verarbeitung und Hochleistungsrechnen legt, wird die Zukunft der GIL weiterhin genau beobachtet. Entwickler müssen die Vorteile und Einschränkungen der GIL abwägen und den geeigneten Parallelitätsmechanismus für ihre spezielle Anwendung auswählen. Durch das Verständnis der Entwicklung der GIL können Entwickler fundierte Entscheidungen treffen und effiziente und skalierbare gleichzeitige Python-Anwendungen erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Entwicklung der GIL: Die sich verändernde Landschaft des gleichzeitigen Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!