Révéler les secrets de Python GIL : l'obstacle à la programmation simultanée multithread

python GIL (Global Interpreter Lock) est un verrou mutex qui garantit qu'un seul thread peut exécuter Pythonbytecode à la fois. Cela limite les performances de la multi-threadprogrammation simultanéede Python, mais cela garantit également la stabilité et la sécuritéde l'interpréteur Python.

Principe du GIL

GIL est un verrou global, situé dans l'interpréteur Python. Lorsqu'un thread souhaite exécuter le bytecode Python, il doit d'abord obtenir le GIL. Si le GIL est déjà détenu par un autre thread, alors ce thread doit attendre que le GIL soit libéré.

L'acquisition et la libération de GIL sont toutes deux des opérations atomiques, ce qui signifie qu'elles ne peuvent être exécutées que par un seul thread à la fois. Cela garantit que le GIL n'est pas détenu par plusieurs threads en même temps, évitant ainsi les courses de données et les blocages.

Avantages et inconvénients du GIL

L'avantage de GIL est qu'il assure la stabilité et la sécurité de l'interpréteur Python. Puisqu’un seul thread peut exécuter le bytecode Python en même temps, il n’y aura pas de courses de données ni de blocages. Ceci est très important pour certaines applications qui doivent garantir la cohérence des données.

L'inconvénient de GIL est qu'il limite les performances de programmation

multithread de concurrence de Python. Étant donné qu'un seul thread peut exécuter le bytecode Python à la fois, lorsque plusieurs threads s'exécutent en même temps, ces threads doivent rivaliser pour le GIL, ce qui entraînera une dégradation des performances.

Alternatives au GIL

Pour certaines applications qui nécessitent des performances de

haute concurrence, le GIL est un goulot d'étranglement. Pour résoudre ce problème, la communauté Python a proposé quelques alternatives à GIL, telles que :

• Programmation multi-processus : La programmation multi-processus est une méthode de programmation simultanée qui permet à plusieurs processus de s'exécuter en même temps. En programmation multi-processus, chaque processus possède son propre GIL, il n'y a donc pas de problème de concurrence entre GIL. Cependant, la programmation multi-processus présente également certains inconvénients, tels qu'une surcharge de communication élevée entre les processus.
• Programmation asynchrone : La programmation asynchrone est une méthode de programmation simultanée qui permet à un thread de gérer plusieurs tâches en même temps. En programmation asynchrone, lorsqu'une tâche doit attendre, le thread ne sera pas bloqué et pourra continuer à effectuer d'autres tâches. Cela peut améliorer les performances de concurrence, mais la programmation asynchrone nécessite également que les programmeurs écrivent du code plus complexe.

Résumé

GIL est un verrou important en Python, qui assure la stabilité et la sécurité de l'interpréteur Python. Cependant, le GIL limite également les performances de programmation simultanée multithread de Python. Pour certaines applications nécessitant des performances de concurrence élevées, le GIL constitue un goulot d'étranglement. Pour résoudre ce problème, la communauté Python a proposé diverses alternatives au GIL, comme la programmation multi-processus et la programmation asynchrone.

Code démo Python GIL

Le code suivant montre comment utiliser le GIL de Python :

import threading

# 创建一个全局变量
global_variable = 0

# 创建一个线程函数
def increment_global_variable():
global global_variable
for i in range(1000000):
global_variable += 1

# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=increment_global_variable)
thread2 = threading.Thread(target=increment_global_variable)

# 启动两个线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待两个线程结束
thread1.join()
thread2.join()

# 打印全局变量的值
print(global_variable)

Exécutez ce code, vous constaterez que la valeur de la variable globale n'est pas 2000000, mais inférieure à cette valeur. En effet, l'existence de GIL empêche deux threads d'exécuter le bytecode Python en même temps, ce qui fait que deux threads ne peuvent pas utiliser de variables globales en même temps.

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!