GIL 사냥개: 동시 Python에서 병목 현상 찾기

GIL: 동시성 Python의 병목 현상

GIL(Global Interpreter Lock)은 한 번에 하나의 thread만 바이트코드를 실행할 수 있도록 보장하는 python의 메커니즘입니다. 이는 Python 인터프리터 스레드를 안전하게 유지하는 데 중요하지만, 특히 계산 집약적인 작업이 관련된 경우 멀티스레드프로그램의 동시성가능성을 제한하기도 합니다.

GIL 작동 방식

GIL은 Python 객체에 대한 액세스를 제어하여 작동합니다. 스레드가 GIL을 획득하면 다른 모든 스레드가 전역 및 지역 변수, 클래스, 함수를 포함한 Python 개체에 액세스하는 것을 방지합니다. 이렇게 하면 Python 인터프리터가 동일한 객체를 동시에 조작하여 경쟁 조건을 일으키지 않습니다.

GIL의 영향

GIL은 동시 Python 프로그램에 다음과 같은 영향을 미칩니다.

• 낮은 멀티스레딩 성능: 하나의 스레드만 동시에 Python 코드를 실행할 수 있기 때문에 GIL은 멀티스레딩 프로그램의 병렬성을 제한합니다. 이로 인해 CPU 집약적인 작업에는 멀티스레딩이 거의 쓸모가 없게 됩니다.
• 교착 상태: GIL을 보유한 스레드가 다른 스레드가 자신이 보유한 잠금을 해제할 때까지 기다릴 수 있으므로 GIL은 교착 상태를 일으킬 수 있습니다.
• 오버헤드 증가: GIL을 획득하고 출시하면 프로그램의 오버헤드가 증가하는데, 이는 스레드를 자주 전환하는 프로그램에 특히 중요합니다.

GIL 제한 극복

이러한 한계에도 불구하고 GIL의 한계를 극복하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 전략이 있습니다.

1. 다중 프로세스:

멀티프로세스는 각각 고유한 GIL을 포함하는 Python 인터프리터의 여러 인스턴스를 생성합니다. 이는 프로세스 간의 GIL 제한을 제거하여 진정한 병렬 처리를 가능하게 합니다. 그러나 여러 프로세스를 사용하려면 데이터 공유 및 프로세스 간 통신을 신중하게 처리해야 합니다.

코드 예: 으아아아

2. CPython 확장:

GIL은 Python의 표준 인터프리터인 CPython으로 구현됩니다. 기본

운영 체제와 직접 상호 작용하는 C/C++ 확장을 작성하여 GIL을 우회할 수 있습니다. 이를 위해서는 더 높은 수준의 프로그래밍 기술이 필요하지만 동시성성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

코드 예: 으아아아

3. 길 출시:

GIL은 선택 사항이며 특정 상황에서 해제될 수 있습니다.

기능을 사용하면 GIL을 일시적으로 해제할 수 있습니다. 이를 통해 다른 스레드가 GIL을 획득하고 릴리스 중에 작업을 수행할 수 있습니다. with 语句或通过调用 sys.settrace()

코드 예: 으아아아

결론

GIL은 Python에서

동시 프로그래밍을 위한 중요한 고려 사항입니다. 작동 방식과 영향을 이해하고 제한 사항을 극복하기 위한 적절한 전략을 적용하면 Python 프로그램의 동시성 성능을 향상하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 컴퓨터 하드웨어가 계속 발전함에 따라 GIL의 한계가 더욱 뚜렷해질 가능성이 높으므로 Python 프로그램의 성능을 최대화하기 위해 이러한 기술을 탐색하고 채택하는 것이 중요합니다.

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