GIL 的演變：並發 Python 的不斷變化格局

#python 中的全域解釋器鎖定 (GIL) 自其誕生以來一直是一個備受爭議的話題。雖然GIL 確保了Python 解釋器一次只執行一個線程，從而維護記憶體安全性，但也限制了並發的可能性。本文將探索 GIL 的演變，從其最初的設計到當前的狀態和未來方向。

GIL 的起源

GIL 最初是在 Python 1.5 中引入的，目的是防止多執行緒同時修改相同對象，從而導致資料損壞。當時，Python 主要用於單核心計算機，GIL 並不是一個主要的限制因素。

GIL 的限制

隨著多核心電腦的普及，GIL 的限制變得明顯。由於 GIL 每次只允許一個執行緒執行，因此並發程式碼只能在單一核心上運行。對於需要大量並發的應用程式來說，這可能會導致效能問題。

GIL 的替代方案

為了克服 GIL 的限制，已經開發了許多替代方案：

• 多重進程： 建立多個 Python 進程，每個進程都有自己的 GIL。這允許真正的並發，但由於進程之間的通訊開銷，效率可能會較低。
• 第三方函式庫： 如 concurrent.futures 和 multiprocessing，提供了並行和並發執行任務的工具。這些函式庫使用進程池或執行緒池來管理 GIL，允許在多個核心上執行程式碼。
• 協程（協同例程）： 協程是一種輕量級並發機制，它允許在一個執行緒內暫停和恢復多個任務。協程不需要 GIL，但它們依賴手動調度和上下文切換。

Python 3.8 中的 GIL 改進

在 Python 3.8 中，引入了對 GIL 的重大改進，提高了並發效能。這些改進包括：

• 基於事件的 GIL 釋放： GIL 現在可以在事件循環事件期間釋放，例如 I/O 操作。這允許其他執行緒在事件循環處理 I/O 操作時執行。
• 自適應 GIL 延遲： GIL 延遲會根據應用程式使用多執行緒的程度進行調整。在使用較少線程時，GIL 延遲較長，允許更多並發。

Python 3.10 中的 GIL 改進

Python 3.10 引入了對 GIL 的進一步改進，稱為 細粒度 GIL。細粒度 GIL 將 GIL 範圍縮小到更細小的程式碼區塊，允許更精細的並發控制。這對於需要在頻繁的原子操作期間進行並發的應用程式特別有益。

未來展望

GIL 的未來仍然不確定。雖然 Python 開發團隊致力於持續改進 GIL，但也有可能在未來版本中完全移除它。替代方案，例如多進程和協程，不斷成熟，可能會取代 GIL 作為並發 Python 的首選機制。

演示程式碼

使用 concurrent.futures 進行平行處理：

#

import concurrent.futures

def task(n):
return n * n

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(task, range(10))

使用 async<strong class="keylink">io</strong> 進行協程：

import asyncio

async def task(n):
return n * n

async def main():
tasks = [task(n) for n in range(10)]
results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

總結

GIL 在 Python 並發中的演變是一個複雜而充滿挑戰的問題。隨著 Python 對多核心處理和高效能運算的日益重視，GIL 的未來將繼續受到密切關注。開發人員需要權衡 GIL 的優點和限制，並根據他們的特定應用程式選擇適當的並發機制。透過了解 GIL 的演變，開發人員可以做出明智的決策並創建高效且可擴展的並發 Python 應用程式。

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