CPython中的GIL
2024-09-05 14:25:32
GIL:全局解释器锁(cpython中)
GIL产生的背景,由于C语言底层原因,CPpython中多线程运行,每个线程都需要申请全局资源,但是Cpython并不能应对所有线程同时的资源请求,为防止发生错误,对所有线程申请全局资源的时候增加了限制--全局解释器锁。(造成线程只能一个一个的运行)
GIL释放:当前线程执行超时(Python计时器)会自动释放,如果当前线程没有超时但执行结束也会释放,当前线程执行阻塞操作时也会自动释放(如IO操作,等待操作,下载操作)
GIL只是CPython中的全局解释器锁,如果使用其他Python解释器则没有GIL这个名词。
CPython中创建的每个线程在执行的过程中都要需要先获取GIL,保证同一个时刻只有一个线程可以执行代码
python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的
既然CPython中有GIL,还有必要在CPython使用多线程吗?
由于GIL锁在线程遇到阻塞操作时会释放,进而执行另一个线程,所以如果使用多线程执行IO密集型操作是有性能提升的,但是如果使用多线程执行计算密集型操作是没有性能提升的。
既然CPython中有GIL,还有必要在CPython中使用线程锁(Lock互斥锁)吗?
因为GIL的释放时机我们无法控制,很可能操作并没有完成,而Lock是我们用完后手动释放(操作完整)。
因为GIL的释放时机我们无法控制,很可能操作并没有完成,而Lock是我们用完后手动释放(操作完整)。
线程1 取出全局变量 g_number == 0 一直加到20000,但是还没有来得及将20000写入g_number中,就超时了自动释放GIL 而线程2 取出g_number==19999 加到39999由于超时自动释放GIL 此时线程2获取到GIL继续着未完成的事业将20000写入g_number。结果就会是错误的,如果进行互斥锁,会完成成功计算。
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