Python GIL et optimisation des performances de la programmation multithread

1. pythonIntroduction à GIL

Python GIL (Global Interpreter Lock) est le mécanisme de base de l'interpréteur Python, qui garantit qu'un seul thread exécute le bytecode Python en même temps. En effet, l'interpréteur Python est un interpréteur monothread et il ne peut exécuter qu'une seule instruction à la fois. Le rôle de GIL est d'empêcher plusieurs threads d'exécuter le bytecode Python en même temps, évitant ainsi les courses de données et les plantages de programmes.

2. Scénarios courants du concours GIL

Dans la

ProgrammationMulti-thread, un conflit GIL se produit lorsque plusieurs threads tentent d'exécuter le bytecode Python en même temps. Cela oblige le thread à attendre avant d'acquérir le GIL, ce qui affecte les performances du programme. Les scénarios courants de compétition GIL incluent :

Plusieurs threads accèdent simultanément aux données partagées.

• Plusieurs threads appellent simultanément les fonctions de bibliothèque sensibles à GIL.
• Plusieurs threads effectuent simultanément des tâches gourmandes en calcul.
3. Impact sur les performances de la compétition GIL

La concurrence GIL peut avoir un impact significatif sur les performances de la programmation multithread. Dans les cas graves, un conflit GIL peut même conduire à une impasse du programme. Voici quelques-uns des impacts sur les performances de la compétition GIL :

Le temps que le thread attend pour obtenir le GIL augmente.

• Le temps d'exécution des fonctions de la bibliothèque sensible au GIL augmente.
• Le temps d'exécution des tâches gourmandes en calcul augmente.
4. Comment

optimiser

la compétition GIL Afin de minimiser la concurrence des GIL, les mesures d'optimisation suivantes peuvent être prises :

Réduisez l’accès aux données partagées.

• Évitez d'appeler les fonctions de bibliothèque sensibles à GIL en même temps.
• Décomposez les tâches gourmandes en calcul en plusieurs sous-tâches et exécutez-les en parallèle à l'aide de plusieurs threads.
• Utilisez d'autres techniques pour minimiser la concurrence GIL, comme l'utilisation de plusieurs processus, l'utilisation de coroutines, etc.
5. Utilisez plusieurs processus pour optimiser la concurrence GIL

Le multiprocessus est un moyen de créer de nouveaux processus en Python. Les nouveaux processus sont indépendants du processus actuel et disposent de leur propre espace mémoire et de leurs propres threads. Par conséquent, plusieurs processus peuvent être utilisés pour éviter les conflits GIL. Voici un exemple de code qui montre comment utiliser plusieurs processus pour optimiser les conflits GIL :

import multiprocessing

def task(n):
# 计算密集型任务
result = 0
for i in range(n):
result += i
return result

if __name__ == "__main__":
# 创建多个进程
processes = []
for i in range(4):
p = multiprocessing.Process(target=task, args=(10000000,))
processes.append(p)

# 启动所有进程
for p in processes:
p.start()

# 等待所有进程完成
for p in processes:
p.join()

Dans cet exemple de code, nous divisons une tâche gourmande en calcul en plusieurs sous-tâches et les exécutons en parallèle à l'aide de plusieurs processus. Cela évite les conflits GIL et améliore ainsi les performances du programme.

6. Utilisez des coroutines pour optimiser la compétition GIL

Les coroutines sont un moyen de créer de nouvelles coroutines en Python. Les coroutines sont similaires aux threads dans la mesure où elles ont également leur propre état et leur propre pile d'exécution. Mais contrairement aux threads, les coroutines sont légères et n’occupent pas de ressources système. Par conséquent, les coroutines peuvent être utilisées pour éviter les conflits GIL. Voici un exemple de code qui montre comment utiliser les coroutines pour optimiser la concurrence GIL :

import asyncio

async def task(n):
# 计算密集型任务
result = 0
for i in range(n):
result += i
return result

async def main():
# 创建多个协程
tasks = []
for i in range(4):
task_ = asyncio.create_task(task(10000000))
tasks.append(task_)

# 启动所有协程
await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

Dans cet exemple de code, nous décomposons une tâche gourmande en calcul en plusieurs sous-tâches et les exécutons en parallèle à l'aide de coroutines. Cela évite les conflits GIL et améliore ainsi les performances du programme.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!