Python GIL(Global Interpreter Lock): 그 뒤에 있는 원리와 성능에 미치는 영향 파악

python GIL(Global Interpreter Lock)은 Python의 중요한 메커니즘으로, 동시에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 제한합니다. Python의 메모리 관리 및 가비지 수집 메커니즘은 단일 스레드이기 때문에 이는 주로 Python 인터프리터의 안정성을 보장하기 위한 것입니다. 여러 스레드가 동시에 Python 바이트코드를 실행하도록 허용되면 메모리 손상이나 기타 예측할 수 없는 오류가 발생할 수 있습니다.

GIL의 원리는 비교적 간단합니다. Python 인터프리터가 유지하는 잠금으로, 스레드가 Python 바이트코드를 실행할 때 GIL을 획득합니다. 다른 스레드가 Python 바이트코드를 실행하려면 GIL이 릴리스될 때까지 기다려야 합니다. GIL이 릴리스되면 다른 스레드가 GIL을 획득하고 Python 바이트코드를 실행할 수 있습니다.

GIL의 존재는 Python의

멀티스레딩 성능에 큰 영향을 미칩니다. GIL 제한으로 인해 하나의 스레드만 동시에 Python 바이트코드를 실행할 수 있으므로 멀티 코어 CPU의 장점을 완전히 활용할 수 없습니다. 특히 Python 코드에 I/O 작업이 많은 경우 I/O 작업이 일반적으로 프로세스를 차단하여 GIL이 해제되므로 다른 스레드가 Python 바이트코드를 실행할 수 있으므로 멀티스레딩 성능이 향상됩니다. 분명한.

GIL의 한계를 극복하기 위해 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

• 다중 프로세스를 사용하세요. 다중 처리는 여러 프로세스가 동시에 서로 다른 작업을 수행할 수 있도록 하는 보다 가벼운 동시성 메커니즘입니다. 프로세스는 서로 독립적이므로 GIL 제한이 없습니다. 그러나 멀티 프로세스의 생성 및 소멸 오버헤드는 멀티 스레드의 오버헤드보다 크기 때문에 상대적으로 독립적인 일부 작업을 처리하는 데에만 적합합니다.
• 코루틴을 사용하세요. 코루틴은 여러 작업을 교대로 실행할 수 있는 경량 동시성 메커니즘입니다. 코루틴의 전환 오버헤드는 스레드의 전환 오버헤드보다 훨씬 작으므로 멀티 코어 CPU를 더 잘 활용할 수 있습니다. 그러나 코루틴의 프로그래밍모델은 기존 스레드 프로그래밍 모델과 다르기 때문에 특정 학습비용이 필요합니다.
• Cython을 사용하세요. Cython은 Python 코드를 C 코드로 컴파일할 수 있는 tool입니다. C 코드는 여러 스레드에서 실행될 수 있으므로 Cython을 사용하면 GIL 제한 사항을 우회할 수 있습니다. 그러나 Cython을 사용하려면 C 언어 프로그래밍에 대한 특정 기초와 Python 가상 머신의 기본 원리에 대한 특정 이해가 필요합니다.

요약하자면, Python GIL은 Python의 중요한 메커니즘으로, Python의 멀티스레드 성능에 큰 영향을 미칩니다. 다중 처리, 코루틴 또는 Cython과 같은 방법을 사용하여 GIL의 한계를 극복하여 Python의 다중 스레드 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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