Cara menggunakan GIL untuk menyelesaikan kesesakan prestasi berbilang benang Python

Cara menggunakan GIL untuk menyelesaikan kesesakan prestasi berbilang benang Python

Pengenalan:
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, tetapi ia mempunyai kesesakan prestasi dalam pelbagai benang, iaitu Kunci Jurubahasa Global (GIL). GIL mengehadkan keupayaan selari berbilang benang Python kerana ia hanya membenarkan satu utas untuk melaksanakan kod bait Python pada satu masa. Artikel ini akan memperkenalkan cara GIL berfungsi dan menyediakan beberapa kaedah menggunakan GIL untuk menyelesaikan kesesakan prestasi berbilang benang Python.

1. Cara GIL berfungsi
GIL ialah mekanisme yang diperkenalkan untuk melindungi model memori objek Python. Dalam Python, setiap utas mesti mendapatkan GIL sebelum melaksanakan kod bait Python, dan kemudian ia boleh melaksanakan kod Python. Kelebihan ini ialah ia dapat memudahkan pelaksanaan penterjemah dan meningkatkan prestasi dalam beberapa kes. Walau bagaimanapun, ini juga mengehadkan prestasi selari multi-threading.

2. Isu prestasi yang disebabkan oleh GIL
Disebabkan kewujudan GIL, berbilang benang tidak boleh melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama, yang membawa kepada isu prestasi dalam persekitaran berbilang benang. Khususnya, apabila menggunakan berbilang utas untuk melaksanakan tugas intensif CPU, hanya satu utas yang sebenarnya sedang dilaksanakan, dan utas lain sedang menunggu pelepasan GIL. Ini mengakibatkan multi-threading tidak mempunyai kelebihan prestasi yang jelas dalam tugas intensif CPU.

3. Gunakan pelbagai proses dan bukannya berbilang benang
Disebabkan kewujudan GIL, adalah tidak bijak untuk menggunakan berbilang benang untuk meningkatkan prestasi program Python. Menggunakan berbilang proses ialah pilihan yang lebih baik, kerana berbilang proses boleh menggunakan sepenuhnya kuasa pengkomputeran CPU berbilang teras. Berikut ialah contoh kod menggunakan berbilang proses:

import multiprocessing

def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(square, inputs)
    
    print(results)

Dalam kod di atas, modul multiprocessing digunakan untuk mencipta kumpulan proses dan menggunakan kaedah map untuk memetakan berbilang proses Fungsi square dilaksanakan secara selari dalam proses. Dengan cara ini, kita boleh menggunakan sepenuhnya kuasa pengkomputeran CPU berbilang teras, dengan itu meningkatkan kecekapan pelaksanaan program. multiprocessing模块来创建一个进程池，并通过map方法在多个进程中并行执行square函数。通过这种方式，我们可以充分利用多核CPU的计算能力，从而提高程序的执行效率。

四、使用C扩展来绕过GIL
另一个解决GIL性能瓶颈的方法是使用C扩展来绕过GIL。具体方式是将一些性能敏感的任务使用C语言编写，并通过使用C扩展来执行这些任务。下面是一个使用C扩展的示例代码：

from ctypes import pythonapi, Py_DecRef

def square(x):
    Py_DecRef(pythonapi.PyInt_FromLong(x))
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(square, inputs)
    
    print(results)

在上面的代码中，通过使用ctypes模块来调用C语言编写的PyInt_FromLong

4. Gunakan sambungan C untuk memintas GIL

Cara lain untuk menyelesaikan kesesakan prestasi GIL ialah menggunakan sambungan C untuk memintas GIL. Kaedah khusus adalah untuk menulis beberapa tugas sensitif prestasi dalam bahasa C dan melaksanakan tugas ini dengan menggunakan sambungan C. Berikut ialah contoh kod menggunakan sambungan C:
rrreee

Dalam kod di atas, fungsi PyInt_FromLong yang ditulis dalam bahasa C dipanggil dengan menggunakan modul ctypes dan GIL dikeluarkan secara manual. Dengan cara ini, kita boleh memintas batasan GIL dan mendapatkan prestasi yang lebih baik pada tugas sensitif prestasi.

Kesimpulan: 🎜GIL ialah punca utama kesesakan prestasi berbilang benang Python, mengehadkan prestasi berbilang benang dalam tugas intensif CPU. Walau bagaimanapun, kami boleh meningkatkan prestasi program kami dengan menggunakan pelbagai proses, dan kami boleh menggunakan sambungan C untuk memintas batasan GIL. Dalam aplikasi praktikal, kita harus memilih penyelesaian yang sesuai mengikut situasi khusus untuk mendapatkan prestasi terbaik. 🎜🎜Jumlah: 829 patah perkataan🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan GIL untuk menyelesaikan kesesakan prestasi berbilang benang Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!