Python GIL dan pengoptimuman prestasi pengaturcaraan berbilang benang

1. python Pengenalan kepada GIL

Python GIL (Global Interpreter Lock) ialah mekanisme teras penterjemah Python, yang memastikan hanya satu thread melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama. Ini kerana penterjemah Python ialah penterjemah satu benang dan ia hanya boleh melaksanakan satu arahan pada satu masa. Peranan GIL adalah untuk menghalang berbilang benang daripada melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama, dengan itu mengelakkan perlumbaan data dan ranap program.

2. Senario biasa pertandingan GIL

Dalam

Multi-threadedPengaturcaraan, perbalahan GIL berlaku apabila beberapa utas cuba melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama. Ini menyebabkan benang menunggu sebelum memperoleh GIL, menjejaskan prestasi program. Senario pertandingan GIL biasa termasuk:

Berbilang rangkaian mengakses data yang dikongsi secara serentak.
Berbilang utas memanggil fungsi perpustakaan sensitif GIL secara serentak.
Berbilang utas melaksanakan tugas intensif secara pengiraan secara serentak.

3. Kesan prestasi pertandingan GIL

Persaingan GIL boleh memberi impak yang ketara terhadap prestasi pengaturcaraan berbilang benang. Dalam kes yang teruk, perbalahan GIL malah boleh menyebabkan kebuntuan program. Berikut adalah beberapa kesan prestasi pertandingan GIL:

Masa benang menunggu untuk mendapatkan GIL meningkat.
Masa pelaksanaan fungsi perpustakaan sensitif GIL meningkat.
Masa pelaksanaan tugasan intensif pengiraan meningkat.

4. Bagaimana untuk

mengoptimumkan persaingan GIL

Untuk meminimumkan persaingan GIL, langkah pengoptimuman berikut boleh diambil:

Kurangkan akses kepada data yang dikongsi.
Elakkan memanggil fungsi perpustakaan sensitif GIL pada masa yang sama.
Uraikan tugasan intensif pengkomputeran kepada berbilang subtugas dan laksanakannya secara selari menggunakan berbilang benang.
Gunakan teknik lain untuk meminimumkan persaingan GIL, seperti menggunakan pelbagai proses, menggunakan coroutine, dsb.

5 Gunakan pelbagai proses untuk mengoptimumkan persaingan GIL

Multiprocess ialah satu cara untuk mencipta proses baharu dalam Python. Proses baharu adalah bebas daripada proses semasa dan mempunyai ruang ingatan dan benang mereka sendiri. Oleh itu, pelbagai proses boleh digunakan untuk mengelakkan perbalahan GIL. Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara menggunakan pelbagai proses untuk mengoptimumkan perbalahan GIL:

import multiprocessing

def task(n):
# 计算密集型任务
result = 0
for i in range(n):
result += i
return result

if __name__ == "__main__":
# 创建多个进程
processes = []
for i in range(4):
p = multiprocessing.Process(target=task, args=(10000000,))
processes.append(p)

# 启动所有进程
for p in processes:
p.start()

# 等待所有进程完成
for p in processes:
p.join()

Dalam contoh kod ini, kami memecahkan tugasan intensif pengiraan kepada berbilang subtugas dan melaksanakannya secara selari menggunakan berbilang proses. Ini mengelakkan perbalahan GIL dan dengan itu meningkatkan prestasi program.

6 Gunakan coroutine untuk mengoptimumkan persaingan GIL

Coroutine ialah satu cara untuk mencipta coroutine baharu dalam Python. Coroutine adalah serupa dengan benang kerana ia juga mempunyai keadaan dan susunan pelaksanaannya sendiri. Tetapi tidak seperti benang, coroutine adalah ringan dan ia tidak menduduki sumber sistem. Oleh itu, coroutine boleh digunakan untuk mengelakkan pertengkaran GIL. Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara menggunakan coroutine untuk mengoptimumkan persaingan GIL:

import asyncio

async def task(n):
# 计算密集型任务
result = 0
for i in range(n):
result += i
return result

async def main():
# 创建多个协程
tasks = []
for i in range(4):
task_ = asyncio.create_task(task(10000000))
tasks.append(task_)

# 启动所有协程
await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

Dalam contoh kod ini, kami menguraikan tugasan intensif pengiraan kepada berbilang subtugas dan melaksanakannya secara selari menggunakan coroutine. Ini mengelakkan perbalahan GIL dan dengan itu meningkatkan prestasi program.

Atas ialah kandungan terperinci Python GIL dan pengoptimuman prestasi pengaturcaraan berbilang benang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!