CPython のグローバル インタープリター ロック (GIL) とは何ですか? マルチスレッドのパフォーマンスにどのような影響を与えますか?

CPython のグローバル インタープリター ロックを理解する

Python のリファレンス実装である CPython のグローバル インタープリター ロック (GIL) はメカニズムですこれにより、インタープリターが複数のスレッドを同時に実行することが制限されます。この設計上の決定は、Python 開発、特にマルチコア環境において重要な影響を及ぼします。

GIL の機能

GIL の主な目的は、Python インタープリタの内部データ構造には、一度に 1 つのスレッドのみがアクセスします。これにより、複数のスレッドが共有リソースを同時に変更しようとしたときに発生する可能性のある競合状態やメモリ破損の問題が防止されます。

GIL が問題になる理由

GIL がサービスを提供している間、インタプリタの完全性を保護するという目的がありますが、マルチコア システムではボトルネックにもなります。複数のスレッドがアクティブな場合、GIL を取得して実行できるのは常に 1 つのスレッドだけであり、他のスレッドがシステムの処理能力を効率的に利用できなくなります。

パフォーマンスへの影響

GIL は、スレッド数が多い Python アプリケーションのパフォーマンスに重大な影響を与える可能性があります。このようなシナリオでは、スレッドは実行前に GIL のリリースを待機する必要が生じることが多いため、マルチスレッドの利点は大幅に減少します。

GIL の代替手段

GIL の欠点を回避するために、GIL を使用しない代替の Python 実装が登場しました。たとえば、Jython と IronPython には、複数のスレッドの同時実行を可能にする異なるスレッド モデルがあります。

Python 開発者への影響

ほとんどの Python 開発者にとって、GIL は重要ではありません。 C 拡張機能を作成している場合を除き、直接的な懸念事項となります。ただし、GIL の制約内でマルチスレッド Python コードを最適化するには、その存在とその結果を理解することが重要です。

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