Anatomi GIL: Mengenalpasti dan Mengatasi Halangan Serentak

python Global Interpreter Lock (GIL) ialah mekanisme penyegerakan yang memastikan jurubahasa Python hanya boleh melaksanakan satu benang pada satu masa. Ini membantu menghalang perlumbaan data dan memastikan keselamatan benang, tetapi juga boleh mengehadkan prestasi pengkomputeran selari, terutamanya dalam sistem berbilang teras. Peranan GIL

Tujuan GIL adalah untuk menghalang beberapa utas daripada mengakses data yang dikongsi pada masa yang sama, yang membawa kepada keadaan perlumbaan. Ia melakukan ini dengan memperoleh kunci setiap kali bytecode dilaksanakan. Apabila satu benang memperoleh GIL, benang lain disekat sehingga kunci dilepaskan.

Kelemahan GIL

Walaupun GIL menyediakan keselamatan benang, ia juga memberi kesan negatif terhadap prestasi program berbilang benang

program Python. Oleh kerana GIL mengehadkan pelaksanaan selari, semua sumber yang ada tidak boleh digunakan sepenuhnya pada sistem berbilang teras. Untuk beberapa tugasan intensif pengiraan, ini boleh mengakibatkan overhed prestasi yang ketara.

Kenal pasti perbalahan GIL

Salah satu cara untuk mengenal pasti perbalahan GIL adalah dengan menggunakan pengesan dengan bantuan .

timeit 模块测量代码段的执行时间。如果使用多线程执行相同的代码段时执行时间显着增加，则可能是 GIL 争用所致。另一个迹象是观察到频繁的线程切换，这可以在 sys.getswitchinterval()Mengatasi perbalahan GIL

Terdapat beberapa strategi yang boleh anda gunakan untuk mengatasi perbalahan GIL dan meningkatkan prestasi program Python berbilang benang:

Pemprosesan selari:
• Gunakan perpustakaan seperti

  untuk mengagihkan tugas merentasi pelbagai proses, setiap satu dengan GILnya sendiri. Ini membolehkan pelaksanaan selari tanpa kekangan GIL. multiprocessing

asyncio:
• async

  io ialah rangka kerja asynchronous dalam Python yang membolehkan serentak pelaksanaan tanpa memerlukan GIL. Dalam asyncio, operasi I/O dikendalikan secara tidak segerak dalam gelung acara, melepaskan GIL untuk membolehkan tugas lain dilaksanakan.

• Keluaran GIL:

  Dalam sesetengah kes, GIL boleh dikeluarkan secara eksplisit, membenarkan rangkaian lain memperolehnya. Ini boleh dicapai dengan memanggil kaedah dalam . concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 或 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

• Kurangkan perbalahan data:

  Mengurangkan jumlah data yang dikongsi boleh membantu mengurangkan perbalahan GIL. Perbalahan pada GIL boleh diminimumkan dengan menggunakan mekanisme penyegerakan selamat benang (seperti kunci atau pembolehubah dikongsi) atau dengan menggunakan struktur data yang tidak boleh diubah.

Kod demo

Kod berikut menunjukkan cara menggunakan

untuk melaksanakan tugas secara selari dalam Python:

import multiprocessing

# 创建一个函数来执行任务
def task(n):
return n * n

# 创建一个进程池
pool = multiprocessing.Pool(4)# 设置进程数为 4

# 将任务分配给进程池
results = pool.map(task, range(100000))

# 打印结果
print(results)

multiprocessingKod berikut menunjukkan cara menggunakan asyncio untuk mengendalikan operasi I/O dalam Python:

import asyncio

async def main():
reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
writer.write(b"GET / Http/1.1

")
data = await reader.read()
print(data.decode())

asyncio.run(main())

Kesimpulan

GIL ialah mekanisme penyegerakan yang diperlukan dalam Python, tetapi ia boleh mengehadkan prestasi aplikasi berbilang benang. Dengan memahami peranan GIL, mengenal pasti perbalahan GIL, dan menggunakan strategi yang sesuai untuk mengatasinya,

pembangun

boleh memaksimumkan kecekapan program Python berbilang benang dan memanfaatkan sepenuhnya sistem berbilang teras.

Atas ialah kandungan terperinci Anatomi GIL: Mengenalpasti dan Mengatasi Halangan Serentak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!