GIL의 진화: 동시 Python의 변화하는 환경
- 王林앞으로
- 2024-03-02 16:10:101069검색
python의 전역 통역사 lock(GIL)은 처음부터 뜨거운 논쟁의 주제였습니다. GIL은 Python 인터프리터가 한 번에 하나의 스레드만 실행하도록 보장하여 메모리 안전성을 유지하지만 동시성 가능성도 제한합니다. 이 기사에서는 초기 설계부터 현재 상태 및 미래 방향까지 GIL의 발전을 살펴보겠습니다.
GIL의 유래
GIL은 원래 다중 스레드가 동일한 객체를 동시에 수정하여 데이터 손상을 초래하는 것을 방지하기 위해 Python 1.5에서 도입되었습니다. 당시 Python은 주로 단일 코어 컴퓨터에서 사용되었으며 GIL은 주요 제한 요소가 아니었습니다.
GIL 제한사항
멀티 코어 컴퓨터의 인기로 인해 GIL의 한계가 명백해졌습니다. GIL은 한 번에 하나의 스레드만 실행하도록 허용하므로 동시 코드는 단일 코어에서만 실행될 수 있습니다. 이로 인해 동시성이 많이 필요한 애플리케이션에 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
GIL의 대안
GIL의 한계를 극복하기 위해 다양한 대안이 개발되었습니다.
- 다중 프로세스: 각각 자체 GIL이 있는 여러 Python 프로세스를 만듭니다. 이는 진정한 동시성을 허용하지만 프로세스 간 통신 오버헤드로 인해 효율성이 떨어질 수 있습니다.
- 타사 라이브러리: 과 같이 작업의 병렬 및 동시 실행을 위한
concurrent.futures和multiprocessing도구를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 프로세스 풀 또는 스레드 풀을 사용하여 GIL을 관리하므로 코드가 여러 코어에서 실행될 수 있습니다. - 코루틴(코루틴): 코루틴은 스레드 내에서 여러 작업을 일시 중지하고 다시 시작할 수 있는 가벼운 동시성 메커니즘입니다. 코루틴에는 GIL이 필요하지 않지만 수동 예약 및 컨텍스트 전환에 의존합니다.
Python 3.8에서는 동시성 성능을 향상시키기 위해 GIL에 대한 주요 개선 사항이 도입되었습니다. 이러한 개선 사항은 다음과 같습니다.
- 이벤트 기반 GIL 릴리스: 이제 I/O 작업과 같은 이벤트 루프 이벤트 중에 GIL을 릴리스할 수 있습니다. 이를 통해 이벤트 루프가 I/O 작업을 처리하는 동안 다른 스레드가 실행될 수 있습니다.
- 적응형 GIL 대기 시간: GIL 대기 시간은 애플리케이션이 멀티스레딩을 사용하는 정도에 따라 조정됩니다. 더 적은 수의 스레드를 사용하면 GIL 대기 시간이 길어져 더 많은 동시성이 허용됩니다.
Python 3.10에는
Fine-grained GIL이라는 GIL에 대한 추가 개선 사항이 도입되었습니다. 세분화된 GIL은 GIL의 범위를 더 작은 코드 블록으로 좁혀 더 미세한 동시성 제어를 허용합니다. 이는 빈번한 원자 작업 중에 동시성이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.
미래 전망GIL의 미래는 여전히 불확실합니다. Python 개발 팀은 GIL을 지속적으로 개선하기 위해 최선을 다하고 있지만 향후 릴리스에서는 GIL이 완전히 제거될 수도 있습니다. 멀티프로세싱 및 코루틴과 같은 대안은 계속 발전하여 Python의 동시성을 위해 선호되는 메커니즘으로 GIL을 대체할 수 있습니다.
데모 코드
병렬 처리에 사용: concurrent.futures
으아아아
코루틴에 async<strong>io<code>async<strong class="keylink">io</strong> 사용:
요약
Python 동시성에서 GIL의 발전은 복잡하고 어려운 문제입니다. Python이 멀티 코어 처리 및 고성능 컴퓨팅에 점점 더 중점을 두면서 GIL의 미래는 계속해서 면밀히 관찰될 것입니다. 개발자는 GIL의 이점과 한계를 비교하고 특정 애플리케이션에 적합한 동시성 메커니즘을 선택해야 합니다. GIL의 발전을 이해함으로써 개발자는 정보에 입각한 결정을 내리고 효율적이고 확장 가능한 동시 Python 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
위 내용은 GIL의 진화: 동시 Python의 변화하는 환경의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!