天啦噜!Python多线程居然是骗人的?

上一篇 / 下一篇  2021-01-22 14:40:17

  Python解释执行原理
  我是一个Python线程,我的工作就是解释执行程序员编写的Python代码。
  之所以说是解释执行,是因为Python是高级语言,CPU那家伙不认识Python代码,需要运行的时候动态翻译成CPU指令。
  我把Python源代码经过“编译”以后,变成了一个个的字节码文件:.pyc,这是一个二进制的文件,人类是看不懂的,只有我才能看懂。
  然后我的工作就简单了,不断的取出字节码文件中的“指令”解释执行,直到所有指令都执行完成,我就可以休息了。
  GIL
  后来,多线程编程技术流行了起来,进程里不止我一个线程了,又来了几个新的伙伴。
  本以为我们能和平共处,没想到这一来就麻烦了,我们几个各干各的,经常把内存空间搞出问题,也找不到背锅的人。
  终于有一天,我实在忍受不了了,召集大家商讨个解决办法。
  “小伙伴们,咱们不能再这样各搞各的了,咱们是一个Team,要彼此协作,一个线程可以走的很快,但一群线程在一起才能走的更远呐!”
  “老大,你有什么想法你就直说吧”,另一个线程说到。
  “要不,咱们加个锁吧!简单快捷,每个线程要执行代码,都得来申请这个锁,申请到了才能执行,否则就得等着”,我说到。
  “那什么时候释放呢?”
  “要不弄个计数器,每个线程数到100就释放,这样保证别人有机会来执行?”
  “那怎么计数呢?每执行一个字节码就计数一次吗?”
  “可以,不过也不用那么死板,有些指令比较简单的,很快可以完成,就可以不用计数了”
  “好是好,但要是还没数够100,却在执行I/O操作阻塞了,还把锁霸占的话,那不是资源浪费吗?”
  小伙伴们七嘴八舌的讨论着。
  我想了想说到:“那就这样,把两种情况结合一下,常规情况下数到100就释放一次锁,但如果遇到阻塞情况,也要提前释放锁,怎么样?”
  大伙纷纷点头,达成了一致,随后我们还给这个锁取了一个名字:全局解释器锁GIL。
  自从用上了GIL,我们大家伙干活都规矩多了,再也没有出现把公共资源搞坏的情况了。
  升级版GIL
  再后来,多核技术开始兴起了,一个CPU里面可以同时执行多个线程。小伙伴们高兴地把这个消息散播开了。
  “老大,现在CPU有多核了,咱们可以一起执行了,可不可以把那个GIL给去掉啊,这样才能利用多核的优势啊。”
  “是啊,隔壁Java线程老是嘲笑我们看起来人多,实际只有一个线程在执行”
  可说易行难,这么多年我们都是这样工作的,要突然去掉,出了问题谁也不敢负责啊。
  “可是老大,现在这个GIL锁不公平”,新来的线程抱怨到。
  “哪里不公平了?”
  “我准备执行代码,发现锁在你的手里,只好原地等待,等了半天都睡着了,好不容易等到你释放了,操作系统把我给唤醒,准备去申请锁,结果发现又被你抢到了,真是浪费表情”,新的线程满脸委屈。
  “是啊,老大,我也发现了,这不是偶发现象,我观察很久了,经常都会发生!频繁被唤醒,却发现白忙活一场,白白浪费CPU资源,大家都怨气很大啊”,另一个线程伙伴也说到。
  我有些不好意思,“嗯,这确实是个问题”
  “还没完呢”,新来的线程继续说到:“现在按照字节码指令数来统计,但有些指令码简单,有些很复杂,导致同样数到100,有些线程可以运行很久,而有些就运行很快就结束了,也不公平”
  小伙伴们提的问题都很重要,看来是时候对GIL进行一次升级了。
  经过一阵激烈的讨论,我们改进了原来对GIL,用上了新的策略:
  ·不再用计数的方式,改用时间片的方式:每个线程的执行时间片是5000微秒。
  ·为了保证释放GIL后,不被自己马上又抢到,新增了一个锁实现强制线程切换
  改进以后,这下总算公平了,各位小伙伴再也没有话说,又可以安心的工作了。
  结语
  Python是一门解释执行的语言,拥有强大的第三方库和跨平台能力,近几年Python焕发了第二春,横扫爬虫、web开发、机器学习等众多领域。
  但长期以来,Python最为人诟病的就是它有一把锁:GIL,这把锁让Python无法真正的实现多线程执行,无法利用多核CPU的高性能。
  实际上,这个锁跟Python没有半毛钱的关系,而是负责解释执行Python的解释器:CPython的锅。
  CPython是用C语言编写的Python解释器,也是最广为使用的Python解释器,一般在没有特殊说明时,说Python指的就是这个CPython解释器。
  Python诞生之初,多线程技术还远没有今天这么深入人心,甚至多核CPU也是Python诞生许多年后才出现的。早期的解释器中为了支持多个线程,使用了粗暴的GIL来进行控制,方便简单的同时,也成为了CPython的巨大历史包袱。
  在Python3.2之前,Python使用简单的计数法来统计控制每个线程执行的时间。在这之后,引入了更为公平的时间片方式来升级替换。
  过去二十年,曾经有许许多多大牛都尝试彻底去除GIL,但都没有完美成功。
  虽然Python没能彻底去除GIL,好在,提供了其他几种方式“曲线救国”实现并发:
  ·Ctypes 通过编写C语言扩展与Python交互,在C语言层面绕过GIL实现多核利用。
  ·MultiProcess Python提供了MultiProcess,通过多进程的方式绕过GIL
  ·协程 协程又称用户态线程,Python3.4版本后新增了对协程的支持,也是对性能的提升提供了一种选择。
  这篇文章用第一人称大白话的方式讲述了GIL在CPython解释器中的工作原理,大家都理解了吗?

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  • 更新时间: 2021-03-26

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