GIL-Hund: Engpässe im gleichzeitigen Python aufspüren

GIL: Engpässe in Parallelitäts-Python

GIL (Global Interpreter Lock) ist ein Mechanismus in Python, der sicherstellt, dass jeweils nur ein Thread Bytecode ausführen kann. Dies ist entscheidend, um den Python-Interpreter-Thread sicher zu halten, schränkt aber auch die ParallelitätFähigkeit von Multithread-Programmen ein, insbesondere wenn rechenintensive Aufgaben beteiligt sind.

Wie GIL funktioniert

GIL funktioniert, indem es den Zugriff auf Python-Objekte kontrolliert. Wenn ein Thread die GIL erhält, verhindert er, dass alle anderen Threads auf Python-Objekte zugreifen, einschließlich globaler und lokaler Variablen, Klassen und Funktionen. Dadurch wird sichergestellt, dass der Python-Interpreter aufgrund der gleichzeitigen Manipulation desselben Objekts keine Race Conditions verursacht.

Auswirkungen von GIL

GIL hat die folgenden Auswirkungen auf gleichzeitige Python-Programme:

Schlechte Multithreading-Leistung:
• GIL schränkt die Parallelität von Multithread-Programmen ein, da nur ein Thread gleichzeitig Python-Code ausführen kann. Dies macht Multithreading für CPU-intensive Aufgaben nahezu unbrauchbar.
Deadlocks:
• Die GIL kann Deadlocks verursachen, da der Thread, der die GIL hält, möglicherweise darauf wartet, dass ein anderer Thread eine von ihm gehaltene Sperre freigibt.
Erhöhter Overhead:
• Der Erwerb und die Veröffentlichung von GIL erhöhen den Overhead des Programms, was besonders wichtig für Programme ist, die häufig den Thread wechseln.

GIL-Einschränkungen überwinden

Trotz dieser Einschränkungen gibt es mehrere Strategien, mit denen die Einschränkungen von GIL überwunden werden können:

1. Multiprozess:

Multiprocess erstellt mehrere Instanzen des Python-Interpreters, jede mit ihrer eigenen GIL. Dadurch werden die Beschränkungen der GIL zwischen Prozessen aufgehoben und eine echte Parallelverarbeitung ermöglicht. Die Verwendung mehrerer Prozesse erfordert jedoch einen sorgfältigen Umgang mit der Datenfreigabe und der Kommunikation zwischen Prozessen.

Codebeispiel:

import multiprocessing

def worker(num):
# 执行密集计算任务
return num * num

if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(4)# 创建具有 4 个进程的进程池
results = pool.map(worker, range(1000000))
pool.close()
pool.join()

2. CPython-Erweiterung:

GIL wird von CPython implementiert, dem Standardinterpreter für Python. Die GIL kann umgangen werden, indem

C/C++

-Erweiterungen geschrieben werden, um direkt mit dem zugrunde liegenden Betriebssystem zu interagieren. Dies erfordert höhere Programmierkenntnisse, kann aber die Parallelitätsleistung erheblich verbessern. Codebeispiel:

#include <Python.h>

PyObject *my_function(PyObject *self, PyObject *args) {
// 执行密集计算任务，无需 GIL 保护
// ...

Py_INCREF(Py_None);
return Py_None;
}

static PyMethodDef my_methods[] = {
{"my_function", my_function, METH_VARARGS, "My function"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC initmymodule(void) {
Py_InitModule("mymodule", my_methods);
}

3. GIL-Veröffentlichung:

GIL ist optional und kann unter bestimmten Umständen freigegeben werden. Mit der

-Funktion kann die GIL vorübergehend freigegeben werden. Dadurch können andere Threads die GIL erwerben und während der Veröffentlichung Aufgaben ausführen.

Codebeispiel:

import sys

def worker():
# 执行密集计算任务
pass

if __name__ == "__main__":
sys.settrace(None)# 禁用追踪函数，释放 GIL
threads = []
for _ in range(4):
threads.append(threading.Thread(target=worker))
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()

with 语句或通过调用 sys.settrace()

Fazit

Die GIL ist ein wichtiger Gesichtspunkt für die

gleichzeitige Programmierung

in Python. Indem Sie verstehen, wie es funktioniert und welche Auswirkungen es hat, und geeignete Strategien anwenden, um seine Einschränkungen zu überwinden, können Sie die Parallelitätsleistung Ihrer Python-Programme verbessern und Engpässe reduzieren. Mit der Weiterentwicklung der Computerhardware werden die Einschränkungen der GIL wahrscheinlich immer offensichtlicher. Daher ist es wichtig, diese Techniken zu erkunden und zu übernehmen, um die Leistung Ihrer Python-Programme zu maximieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGIL-Hund: Engpässe im gleichzeitigen Python aufspüren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!