GIL의 연구실: Python 동시성의 개척지 탐험

GIL 작동 방식

GIL은 python 인터프리터가 동시에 하나의 thread만 실행할 수 있도록 보장하는 뮤텍스 lock입니다. Python의 메모리 관리 시스템은 스레드로부터 안전하지 않기 때문입니다. 여러 스레드가 동시에 동일한 객체에 액세스하면 데이터 손상이나 프로그램 충돌이 발생할 수 있습니다. GIL은 현재 실행 중인 스레드를 추적하여 작동합니다. 스레드가 GIL 보호 개체에 액세스해야 할 때 GIL을 얻으려고 시도합니다. GIL이 이미 다른 스레드에 의해 점유된 경우 해당 스레드는 GIL이 해제될 때까지 차단됩니다.

GIL의 한계

GIL은 Python 인터프리터의 안정성을 보장할 수 있지만 Python의 병렬 기능도 제한합니다. 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있으므로 Python을 사용하는

멀티 스레드

프로그래밍은 매우 비효율적일 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드를 고려해보세요.

으아악

이 코드는 10개의 스레드를 생성하며, 각 스레드는

라는 함수를 호출하고 1초 동안 휴면합니다. 그러나 GIL로 인해 이러한 스레드는 하나씩만 실행할 수 있습니다. 즉, 병렬 환경에서는 1초 안에 완료할 수 있지만 10개 작업을 모두 완료하는 데 10초가 걸린다는 의미입니다.

task

GIL 한계를 극복하는 기술

GIL의 한계를 극복하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다.

다중 처리:
• 다중 처리는 각각 고유한 메모리 공간을 갖는 여러 프로세스가 생성되는 동시 프로그래밍 기술입니다. 이를 통해 스레드가 서로 다른 프로세스에서 병렬로 실행될 수 있으므로 GIL 제한을 우회할 수 있습니다.
코루틴:
• 코루틴은 동일한 스레드에서 여러 기능을 실행할 수 있는 가벼운 동시성 메커니즘입니다. 코루틴은 명시적으로 제어를 포기하여 병렬성을 구현하며, 이를 통해 다른 코루틴이 실행될 수 있습니다.
GIL 릴리스:
• 경우에 따라 GIL을 릴리스하여 다른 스레드를 차단하지 않고 스레드를 실행할 수 있습니다. 이는 와 같은 라이브러리를 사용하여 달성할 수 있습니다. concurrent.futures 或 multiprocessing

예

다음 예에서는 여러 프로세스를 사용하여 GIL의 한계를 극복하는 방법을 보여줍니다.

으아악

이 코드는 다중 프로세스 모듈을 사용하여 10개의 프로세스를 생성합니다. 각 프로세스는

함수를 호출하고 1초 동안 휴면합니다. 프로세스가 병렬로 실행되므로 10개 작업을 모두 1초 이내에 완료할 수 있습니다.

task

결론

GIL은 인터프리터의 안정성을 보장하는 Python의 중요한 기능입니다. 그러나 Python의 병렬 기능도 제한됩니다. GIL의 작동 방식을 이해하고 다중 처리, 코루틴, GIL 릴리스와 같은 기술을 활용함으로써 이러한 한계를 극복하고 Python 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 GIL의 연구실: Python 동시성의 개척지 탐험의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!