Python GIL の秘密を明らかにする: マルチスレッド同時プログラミングの障害

python GIL (グローバル インタプリタ Lock) はミューテックス ロックであり、これにより スレッド## が 1 つだけ存在することが保証されます。同時に #Python バイトコードを実行する能力。これにより、Python の マルチスレッド 同時プログラミング パフォーマンスが制限されますが、Python インタープリターの安定性と セキュリティ も保証されます。

GILの原則

GIL はグローバル ロックで、Python インタープリターにあります。スレッドが Python バイトコードを実行したい場合は、まず GIL を取得する必要があります。 GIL がすでに別のスレッドによって保持されている場合、このスレッドは GIL が解放されるまで待機する必要があります。

GIL の取得と解放はアトミック操作です。つまり、同時に 1 つのスレッドでのみ実行できます。これにより、GIL が複数のスレッドによって同時に保持されることがなくなり、データ競合やデッドロックが回避されます。

GIL のメリットとデメリット

GIL の利点は、Python インタープリターの安定性とセキュリティが保証されることです。同時に Python バイトコードを実行できるスレッドは 1 つだけであるため、データ競合やデッドロックは発生しません。これは、データの一貫性を確保する必要がある一部のアプリケーションにとって非常に重要です。

GIL の欠点は、Python のマルチスレッド

同時実行性 プログラミング パフォーマンスを制限することです。 Python バイトコードを実行できるスレッドは一度に 1 つだけであるため、複数のスレッドが同時に実行されている場合、これらのスレッドが GIL をめぐって競合する必要があり、パフォーマンスの低下が発生します。

GIL の代替手段

高い同時実行性

パフォーマンスを必要とする一部のアプリケーションでは、GIL がボトルネックになります。この問題を解決するために、Python コミュニティは次のようないくつかの GIL 代替案を提案しました。

マルチプロセス プログラミング:

マルチプロセス プログラミングは、複数のプロセスを同時に実行できる同時プログラミング方法です。マルチプロセスプログラミングでは、各プロセスが独自の GIL を持つため、GIL の競合の問題は発生しません。ただし、マルチプロセス プログラミングには、プロセス間の通信オーバーヘッドが高いなど、いくつかの欠点もあります。
• 非同期プログラミング:
非同期プログラミングは、1 つのスレッドで複数のタスクを同時に処理できる同時プログラミング方法です。非同期プログラミングでは、タスクが待機する必要がある場合、スレッドはブロックされず、他のタスクの実行を続けることができます。これにより同時実行パフォーマンスが向上しますが、非同期プログラミングでは、
• プログラマーがより複雑なコードを記述することも必要になります。
要約

GIL は Python の重要なロックで、Python インタープリターの安定性とセキュリティを保証します。ただし、GIL は Python のマルチスレッド同時プログラミングのパフォーマンスも制限します。高い同時実行パフォーマンスを必要とする一部のアプリケーションでは、GIL がボトルネックになります。この問題を解決するために、Python コミュニティは、マルチプロセス プログラミングや非同期プログラミングなど、GIL に代わるさまざまな方法を提案してきました。

Python GIL デモ コード

次のコードは、Python の GIL の使用方法を示しています:

リーリー

このコードを実行すると、グローバル変数の値が 2000000 ではなく、この値よりも小さいことがわかります。これは、GIL の存在により、2 つのスレッドが Python バイトコードを同時に実行することが制限され、その結果、2 つのスレッドが同時にグローバル変数を操作できないためです。

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