GIL Hound : traquer les goulots d'étranglement dans Python simultané

GIL : Goulots d'étranglement dans la concurrence Python

GIL (Global Interpreter Lock) est un mécanisme dans python qui garantit qu'un seul thread peut exécuter le bytecode à la fois. Ceci est crucial pour maintenir le fil d'interprétation Python sécurisé, mais cela limite également la capacité de concurrence des programmes multithread, en particulier lorsque des tâches intensives en calcul sont impliquées.

Comment fonctionne GIL

GIL fonctionne en contrôlant l'accès aux objets Python. Lorsqu'un thread acquiert le GIL, il empêche tous les autres threads d'accéder aux objets Python, y compris les variables, classes et fonctions globales et locales. Cela garantit que l'interpréteur Python ne provoque pas de conditions de concurrence dues à la manipulation simultanée du même objet.

Impact du GIL

GIL a les effets suivants sur les programmes Python simultanés :

• Mauvaises performances multi-thread : GIL limite le parallélisme des programmes multi-thread car un seul thread peut exécuter du code Python en même temps. Cela rend le multithreading presque inutile pour les tâches gourmandes en CPU.
• Deadlocks : Le GIL peut provoquer des blocages car le thread qui détient le GIL peut attendre qu'un autre thread libère un verrou qu'il détient.
• Augmentation des frais généraux : L'acquisition et la publication de GIL augmenteront les frais généraux du programme, ce qui est particulièrement important pour les programmes qui changent fréquemment de thread.

Surmonter les limitations du GIL

Malgré ces limitations, plusieurs stratégies peuvent être utilisées pour surmonter les limites du GIL :

1. Multi-processus :

Multiprocess crée plusieurs instances de l'interpréteur Python, chacune avec son propre GIL. Cela supprime les limitations du GIL entre les processus, permettant un véritable traitement parallèle. Cependant, l’utilisation de plusieurs processus nécessite une gestion minutieuse du partage de données et de la communication entre processus.

Exemple de code :

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. Extension CPython :

GIL est implémenté par CPython, l'interpréteur standard de Python. Le GIL peut être contourné en écrivant des extensions

C/C++ pour interagir directement avec le système d'exploitation sous-jacent. Cela nécessite des compétences en programmation de niveau plus élevé, mais peut améliorer considérablement les performances de concurrence.

Exemple de code :

#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. Sortie GIL :

GIL est facultatif et peut être libéré dans certaines circonstances. En utilisant la fonction

, le GIL peut être temporairement libéré. Cela permet à d'autres threads d'acquérir le GIL et d'effectuer des tâches pendant la publication. with 语句或通过调用 sys.settrace()

Exemple de code :

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()

Conclusion

Le GIL est une considération importante pour la

programmation simultanée en Python. En comprenant son fonctionnement et son impact, et en appliquant des stratégies appropriées pour surmonter ses limites, vous pouvez améliorer les performances de concurrence de vos programmes Python et réduire les goulots d'étranglement. À mesure que le matériel informatique continue d'évoluer, les limites du GIL risquent de devenir plus apparentes. Il est donc essentiel d'explorer et d'adopter ces techniques pour maximiser les performances de vos programmes Python.

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!