GIL의 그림자: Python 동시성의 어두운 면 탐구

GIL의 본질

GIL은 python 인터프리터 내의 기본 CPython 인터프리터 개체에 대한 액세스를 직렬화하는 데 사용되는 뮤텍스 lock입니다. 여러 스레드 가 공유 데이터 구조 를 동시에 수정하는 것을 방지하여 스레드 안전 을 보장합니다. 스레드가 GIL을 획득하면 인터프리터에 독점적으로 액세스할 수 있으며 다른 스레드는 GIL이 해제될 때까지 기다려야 합니다.

GIL의 영향

GIL은 Python의 동시성에 상당한 영향을 미칩니다. 동시에 하나의 스레드만 바이트코드를 실행할 수 있으므로 하나의 스레드가 집중적인 계산을 실행하는 경우 다른 스레드가 차단되어 동시에 실행할 수 없습니다. 이는 다중 코어 시스템에서 특히 문제가 됩니다. Python 코드를 실행하는 데 하나의 코어만 사용할 수 있기 때문입니다.

데모 GIL

다음 코드는 GIL이 Python 동시성에 미치는 영향을 보여줍니다.

으아아아

GIL이 없으면 4개 스레드가 모두 동시에 실행되고 사용 가능한 모든 코어를 활용합니다. 그러나 GIL로 인해 이러한 스레드가 직렬화되어 성능이 저하됩니다.

GIL 우회

GIL은 Python의 실제 동시성을 제한하지만 이를 해결하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다.

• 다중 프로세스: 각각 자체 GIL이 있는 여러 Python 프로세스를 생성하여 진정한 병렬 실행을 허용합니다.
• 타사 동시성 라이브러리: GIL을 우회하여 자체 동시성 모델을 제공하는 asyncio, Gevent 또는 Tornado와 같은 타사 라이브러리를 사용하세요.
• Cython: Python 코드를 C 확장으로 컴파일하여 GIL에 구애받지 않는 동시성을 활성화합니다.

대안

GIL을 우회하는 기술 외에도 Python에서 동시성에 사용할 수 있는 대안이 있습니다.

• 코루틴: 코루틴을 사용하면 동일한 스레드에서 여러 작업을 일시 중지하고 다시 시작할 수 있으므로 의사 동시성을 달성할 수 있습니다.
• 이벤트 중심 프로그래밍: asyncio와 같은 이벤트 중심 프레임워크를 사용하여 사용 가능한 이벤트가 발생할 때 작업을 예약하고 실행합니다.

결론

GIL은 멀티 코어 시스템에서 실행되는 집중적인 계산의 병렬 처리를 제한할 수 있는 Python 동시성의 제한 요소입니다. GIL을 우회하거나 교체하는 기술이 있지만 Python 애플리케이션의 성능을 최적화하려면 GIL의 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 다양한 동시성 접근 방식을 고려하여 개발자는 GIL의 한계를 피하면서 Python의 성능을 최대화할 수 있습니다.

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