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Python与GIL互斥锁 Python编程中Python与GIL互斥锁关系作用分析

somenzz   2021-09-14 我要评论
想了解Python编程中Python与GIL互斥锁关系作用分析的相关内容吗,somenzz在本文为您仔细讲解Python与GIL互斥锁的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python编程,Python与GIL互斥锁,下面大家一起来学习吧。

我们知道,在 CPython 中,有一个全局解释器锁,英文叫 global interpreter lock,简称 GIL,是一个互斥锁,用来保护 Python 世界里的对象,防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码,从而确保线程安全,这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势,因此有人说 Python 的多线程是伪多线程,性能不高,那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗?

要回答这个问题,先从 GIL 的起源进行分析。

GIL 的起源

Python 第一次发布是在 1991 年,当时的 CPU 都是单核,单核中,多线程主要为了一边做IO,一边做 CPU 计算而设计的,Python 编译器是由 C 语言编写的,因此也叫 CPython,那时候很多编程语言没有自动内存管理的功能,为了实现自动垃圾回收,Python 为每一个对象进行了引用计数,当引用计数为 0 的时候说明该对象可以回收,从而释放内存了,比如:

>>> import sys
>>> data = { 'gzh': 'Python七号'}
>>> var1 = data
>>> sys.getrefcount(data)
3
>>> 

这里 data 对象就有 3 个引用, 一个是本身,一个是变量 var1,一个是 getrefcount 函数的参数,如果此时又有一个线程引用了 data,那么引用计数再增加 1,如果某个线程使用了 data 后运行结束,那么引用计数就减少 1,多线程对同一个变量「引用计数」进行修改,就会遇到 race conditions(竞争),为了避免 race conditions,最简单有效的办法就是加一个互斥锁。

如果对每一个对象都加锁,有可能引发另一个问题,就是死锁,而且频繁的获取和释放会导致性能下降,最简单有效的方法就是加一个解释器锁,线程在执行任何字节码时都先获取解释器锁,这就避免了死锁,而且不会有太多的性能消耗。当时 CPU 都是单核,而且这种 GIL 设计简单,并不会影响性能,因此一直沿用至今天。GIL 存在最主要的原因,就是因为 Python 的内存管理不是线程安全的,这就是 GIL 产生并存在的主要缘由。

尝试消除 GIL

CPU 进入多核时代后,可以同时做多个计算任务, GIL 才真正变成问题。在 1999 年,有个叫 Greg Stein 的大佬基于 Python 1.5 版本消除了 GIL,取代代之的是在可变数据结构上加上更细粒度的锁,也提交了补丁用于去除对全局可变对象的依赖,然后在标准测试时表明去除 GIL 后单线程比不去除时慢了近 2 倍,测试的机器还是当时性能最好 Windows 机器。也就是说除去了 GIL 后,你使用 2 个 CPU 才能获取比原来 1 个 CPU 稍微好一点的性能,这种提升明显得不偿失,Greg Stein 的尝试也就失败告终。

Python 之父 Guido van Rossum 也欢迎社区的志愿者去尝试去除 GIL,只要不降低单线程的性能,但他也提到,去掉 GIL 不是一件容易的事。

Python 开发者邮件列表中也偶尔会有去除 GIL 的议题,但是以下需求必须满足:

  • 简单。从长远来看该方案必须是可实施、可维护的。
  • 并发。去除 GIL 必须能提升多线程的性能。
  • 速度。去除 GIL 不能降低单线程的性能。
  • 满足 CPython 的特性。该方案必须支持 CPython 的功能,比如 __del__ 和弱引用。
  • API 的兼容性。该方案应与所有现有CPython扩展使用的宏在源方面兼容。
  • 及时销毁不可达对象,回收内存。
  • 有序销毁,比如不可达对象 X 引用了 A,那么应该在销毁 A 之前先销毁 X(有些垃圾回收算法并不能做到这一点)。

有些需求不容易被满足,比如 4,5,7,目前,还没有人满足以上需求的同时去除 GIL 成功的。

积重难返

这些年 Python 实在太火了,很多优秀的库都是基于 CPython 进行编写的,很多都是 90 年代的 C 扩展库,如果要除去 GIL,那么很多基于 GIL 编写的 C 扩展便无法使用,也就是去了 GIL,Python 生态有很多扩展或三方库者无法使用。

还有一个很明显的例子,Python 解释器不止有 CPython,还有用 Java 编写的 Python,.NET 实现的 IronPython,这些解释器完全没有 GIL,可是有多少人为它们编写扩展呢?

Python 之所以如此火爆,与它有着丰富的三方库开箱即用有着很大的关系,积重难返,去除 GIL 很困难。

为什么 Python3 一开始时不去除 GIL

Python3 在最开始时是有机会实现很多新功能,在此过程中,打破了一些现有的 C 扩展,然后需要更新和移植更改以配合 Python 3,这也是 Python3 一开始不被社区所接受的原因。

与 Python2 相比,删除 GIL 将使 Python3 在单线程性能方面更慢,而且很多优秀的扩展将不能再使用,如果真的这样,可以想象 Python3 不可能有未来,最终的结果是 Python3 仍然保持有 GIL。

但 Python3 也为现有的 GIL 带来了重大改进,在 Python 3.2 版本中,确保了计算密集型线程和 I/O 密集型线程并存时, I/O 密集型长期获取不到 GIL 而无法执行的问题,提升了多线程的性能。

最后的话

Python 因为内存管理不是线程安全的,因此自出生起就自带 GIL,然后很多扩展都是在 GIL 的保护下编写的,时间一长积重难反,Python3 一开始也因去除 GIL 导致单线程性能下降的问题而保留 GIL,现在已经是 Python3.9 版本了,将来 Python 去除 GIL 的可能性微乎其微,换句话说,去除 GIL 的 Python 也就不是我们认识的 Python 了。

不过不必沮丧,GIL 影响的也仅仅是多线程执行计算密集型的任务罢了,这种场景大多数程序员都很少遇到,即使有,可以使用多进程来避免 GIL 的影响,或者使用其他编程语言实现,任何编程语言或技术都不是十全十美的,发挥所长是最重要的,即使有 GIL,我也不在乎,也会依然使用 Python。


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