Python中的GIL（笔记+）

旧城等待， 2023-07-15 13:10 3阅读 0赞

首先，我们要搞清楚的一些概念。

程序：程序员开发的代码，还没有运行，保存在磁盘中的。

进程：运行中的程序，需要耗费电脑的CPU，内存等资源。

线程：线程是进程中执行运算的最小单位，是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，

线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿再运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程

共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

如果把程序比喻成一个酒店，那么进程就是包房。（包房里面有空调，厕所，桌子等）。

线程就是包房里面的一套桌子。

线程和进程的关系及区别？

进程和线程的关系：

（1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。（这个好理解，一个桌子可肯定属于某个包房，一个包房可以有多张桌子，最少有一张）

（2）资源分配进程，同一进程 的所有线程共享该进程的所有资源。（资源按照包房分，同一个包房的共享空调，测试等）

（3）处理机分给线程，即真正在处理机上运行的是线程（真正用来吃饭的就是桌子）

（4）线程在执行过程中，需要协作同步。不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步。

线程是指进程内的一个执行单元，也是进程内的可调度实体。

进程与线程的区别：

（1）调度：线程作为调度和分配的基本单位，进程作为拥有资源的基本单位。

（这个好理解，桌子是吃饭基本的分配单位，包房是资源的基本单位）

进程不能单独执行，它只是资源的集合。

进程要操作CPU，必须要先创建一个线程。

所有在同一个进程里的线程，是同享同一块进程所占的内存空间。

（2）并发性：不尽进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程之间也可并发执行。（好理解，不同包房可以同时开饭，同一个包房不同桌也可以同时开饭。

（3）拥有资源：进程是拥有资源的一个独立单位，线程不拥有系统资源，但可以访问隶属于进程的资源。

（你定了包房，就定了里面的资源和服务，要多算钱的，每桌客人都可以公用包房里的东西）

（4）系统开销：在创建或撤销进程时，由于系统都要为之分配和回收资源，导致系统的开销明显大于创建或撤销线程时的开销。

（一个包房的开销，肯定比一个桌的开销大）

并行：多个CPU同时执行多个任务，就好像有两个程序，这两个程序是真的在两个不同的CPU内同时执行。（比如有两个服务员，同时服务两个包房）

并发：CPU交替处理多个任务，还是有两个程序，但是只有一个CPU，会交替处理这两个程序，而不是同时执行，只不过因为CPU执行的速度过快，而会使得人们感到是在“同时执行，执行的先后取决于各个程序对于世间片资源的争夺。

并发其实是串行。（如同有一个服务员，同时服务一个包房的两桌，由于速度快，两桌看起来似乎同时开饭。

实际上有先后，只是世间太短，只是世间太短，看不出来）

GIL（Global Intercepto Lock)全局解释器锁

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器（CPython）时所引入的一个概念。

并行和并发同属于多任务，目的是要提高CPU的使用效率。这里需注意的是，一个CPU永远不可能实现并行，

即一个CPU不能同时运行多个程序，但是可以随机在随机分配的时间片内交替执行（并发），

就好像一个人不能同时看两本书，但是却能够先看第一本书半分钟，再看第二本书半分钟，这样来回切换。

Guido van Rossum（吉多.范罗苏姆）创建Python时就只考虑到单核cpu，解决多线程之间数据完整性和状态同步的

最简单方法就是加锁，于是有了GIL这把超级大锁，因为cPython解析只允许拥有GIL全局解析器锁才能运行程序，

这样就保证了同一个时刻只允许一个线程可以使用cpu。由于大量的程序开发者接收了这套机制，现在代码量越来越多，

已经不容易通过c代码去解决这个问题。

每个线程在执行时候都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，即同一时刻只有一个线程使用CPU，也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。

多线程如同客人要用包房里的厕所，一次只能一个人用。进去的人把门锁住。用完释放，下一个人接着用。

进程如同独立包房，一个厕所够了，不要排队，也就不需要锁了。

那么，我们该如何解决GIL锁的问题呢？

1.更换cpython为ipython（不建议）

2.使用多进程完成多线程的任务

3.在使用多线程可以使用c语言去实现

以下是几个面试遇到的问题，希望对大家有所帮助：

问题1：什么时候会释放GIL锁

答：1.遇到像i/o操作这种，会有时间空闲情况造成cpu闲置的情况会释放GIL；

2.会有一个专门ticks进行计数，一旦ticks数值达到100这个时候释放GIL锁，线程之间开始竞争GIL锁

（说明：ticks这个数值可以进行设置来延长或者缩减获得GIL锁的线程使用cpu的时间）

问题2：互斥锁和GIL的关系

GIL锁：保证同一时刻只有一个线程能使用到CPU

互斥锁：多线程时，保证修改共享数据时有序的修改，不会产生数据修改混乱

GIL与多线程

1.进程可以 利用多核，但是开销大。

2.多线程开销小，却无法利用多核优势。

也就是说Python中的多线程是假的多线程，Python解释器虽然可以开启多个线程，但同一时间只有一个线程能在解释器中执行，而做到这一点正是由于GIL锁的存在，它的存在使得CPU的资源同一时间只会给一个线程使用，而由于开启线程的开销小，所以

多线程才能有一片用武之地，不然就真的是鸡肋了。

而Python的多线程到底有没有用，我们需要看任务是I/O密集型，还是计算密集型：

如果是I/O密集型任务，有再多核也没用，即能开再多进程也没用，所以利用Python的多线程一点问题也没用；

如果是计算密集型任务，我们就直接使用多进程就可以了。

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