Python GIL とは何ですか?仕組みは?

この記事を読む前に知っておくべきこと:

• 並列処理とは何ですか?
• 同時実行とは何ですか?
• デッドロックとは何ですか?
• レース同時実行とは何ですか?
• プロセスとは何ですか?
• スレッドとは何ですか?

導入

グローバル インタプリタ ロックは、Python オブジェクトへのアクセスを保護し、スレッドの実行を慎重に制御するロックで、データ アクセスと変更における同時実行の競合を防ぎ、一度に 1 つのスレッドだけが Python コードを実行できるようにします。 。

GIL がないと、Python のメモリ管理はスレッドセーフではなくなり、不整合やクラッシュが発生する可能性があります。 (デッドロック)

2 - 仕組みは?

それは非常に簡単です。スレッドは実行中は GIL を保持し、実行後にスレッドは GIL を解放します。次のスレッドは、オペコード (低レベルの操作) を実行するために、GIL へのアクセスを要求する必要があります。以下に GIL の動作の一例を示します。

• 瞬間 1:

• 瞬間 2:

• 瞬間 3:

これは、Python 開発者が非同期コードとマルチスレッド コードを利用でき、実行中のプロセス内の変数のロックを取得したり、デッドロックによってプロセスがクラッシュしたりすることを心配する必要がないことを意味します。

3 - GIL を使用する利点:

• CPython のメモリ管理の実装が簡素化され、競合状態が回避されます。
• このメカニズムにより、複雑なロック メカニズムを必要とせずに、辞書やリストなどの Python のコア データ構造がスレッドセーフであることが保証されます。
• GIL により、C 拡張機能と Python の統合が容易になり、コミュニティで使用される最も一般的なインタプリタおよびコンパイラである CPython の使用が可能になります。

4 - GIL を使用するデメリット:

• GIL の最も重大な欠点は、Python プログラムがマルチスレッドを使用してマルチコア CPU を最大限に活用できないことです。
• CPU バウンドのアプリケーションでは、GIL がスレッドの真の並列実行を妨げるため、重大なボトルネックになる可能性があります
• 開発者は、マルチスレッド Python プログラムを最適化しようとすると課題に直面する可能性があります。

5 - GIL のデメリットにどう対処するか?

場合によっては、スレッドを使用する代わりに、プロセスを使用してアルゴリズムを実行できます。 IO/バインド操作の場合、スレッドと同時実行によりリソースをより有効に活用できます。CPU/バインド操作の場合、マルチプロセッシング ライブラリを使用してリソースをより効率的に使用できます。

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