GIL ハウンド: 同時実行 Python のボトルネックを追跡する

GIL: 同時実行 Python のボトルネック

GIL (グローバル インタプリタ Lock) は、同時に 1 つの スレッド だけが同時にバイトコードを実行できるようにする python のメカニズムです。これは、Python インタプリタのスレッド の安全性を確保する上で重要ですが、マルチスレッド プログラムの 同時実行性 も制限します。特に、計算負荷の高いタスク。

GIL の仕組み

GIL は、Python オブジェクトへのアクセスを制御することによって機能します。スレッドが GIL を取得すると、他のすべてのスレッドがグローバル変数、ローカル変数、クラス、関数などの Python オブジェクトにアクセスできなくなります。これにより、Python インタープリターが同じオブジェクトを同時に操作することによって競合状態が発生することがなくなります。

GIL の影響

GIL は、同時実行 Python プログラムに次の影響を与えます:

• マルチスレッドのパフォーマンスが低い: Python コードを同時に実行できるスレッドは 1 つだけであるため、GIL はマルチスレッド プログラムの並列処理を制限します。これにより、CPU を集中的に使用するタスクではマルチスレッドがほとんど役に立たなくなります。
• デッドロック: GIL を保持しているスレッドは、別のスレッドが保持しているロックを解放するのを待機する可能性があるため、GIL によってデッドロックが発生する可能性があります。
• オーバーヘッドの増加: GIL の取得と解放により、プログラムのオーバーヘッドが増加します。これは、スレッドを頻繁に切り替えるプログラムにとって特に重要です。

GIL の制限を克服する

これらの制限にもかかわらず、GIL の制限を克服するために使用できる戦略がいくつかあります。

1. マルチプロセス:

複数のプロセスにより、Python インタープリターの複数のインスタンスが作成され、それぞれが独自の GIL を持ちます。これにより、プロセス間の GIL の制限がなくなり、真の並列処理が可能になります。ただし、複数のプロセスを使用するには、データ共有とプロセス間通信を慎重に処理する必要があります。

コード例: リーリー

2. CPython 拡張機能:

GIL は、Python の標準インタープリタである CPython によって実装されます。 GIL は、基盤となる

オペレーティング システム と直接対話する C/C 拡張機能を作成することでバイパスできます。これには、より高いレベルの プログラミング スキルが必要ですが、同時実行のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

コード例: リーリー

3.GIL リリース:

GIL はオプションであり、特定の状況下で解放される場合があります。 GIL は、

with ステートメントを使用するか、sys.settrace() 関数を呼び出すことで一時的に解放できます。これにより、他のスレッドが GIL を取得し、リリース中にタスクを実行できるようになります。

コード例: リーリー ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃

GIL は、Python での

同時プログラミング にとって重要な考慮事項です。その仕組みとその影響を理解し、その制限を克服するための適切な戦略を適用することで、Python プログラムの同時実行パフォーマンスを向上させ、ボトルネックを軽減できます。コンピューター ハードウェアが進化し続けるにつれて、GIL の限界がさらに明らかになる可能性が高いため、Python プログラムのパフォーマンスを最大化するには、これらの手法を検討して採用することが重要です。

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