파이썬의 글로벌 통역사 잠금 (GIL)은 무엇입니까?

파이썬의 글로벌 통역사 잠금 (GIL)은 무엇입니까?

글로벌 통역사 잠금 (GIL)은 파이썬 객체에 대한 액세스를 보호하여 여러 스레드가 한 번에 파이썬 바이트 코드를 실행하는 것을 방지하는 뮤트 (또는 잠금)입니다. 이 잠금 장치는 주로 Python의 메모리 관리가 스레드 안전하지 않기 때문에 필요합니다. Gil은 Python 프로그래밍 언어의 가장 널리 사용되는 구현 인 Cpython에서 구현됩니다.

GIL의 목적은 하나의 스레드만이 한 번에 Python Bytecode를 실행한다는 가정을 통해 Cpython 통역사의 구현을 단순화하는 것입니다. 이 접근법은 각 객체에 대한 복잡한 잠금 메커니즘 또는 공유 리소스에 대한 원자 작업의 필요성을 제거합니다. 그러나 Gil은 나사를 방지하지 않습니다. 스레드가 동시에 작동하는 방식에 영향을 미칩니다.

길은 파이썬에서 멀티 스레딩 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?

GIL은 특히 CPU 결합 작업의 경우 파이썬의 멀티 스레딩 성능에 크게 영향을 미칩니다. GIL은 하나의 스레드 만 주어진 시간에 Python Bytecode를 실행할 수 있으므로 해석자와 관련된 작업에는 실행이 불가능합니다. 이는 여러 스레드가 CPU의 여러 코어를 사용하여 CPU 결합 작업 속도를 높일 수 없음을 의미합니다.

그러나 I/O 중 하나의 작업의 경우 Gil이 눈에 띄지 않는 영향을 줄 수 있습니다. 스레드가 파일 또는 네트워크에서 읽는 것과 같은 I/O 작업을 기다리는 경우 GIL을 해제 할 수있어 다른 스레드가 실행 될 수 있습니다. 이는 I/O 바운드 응용 프로그램이 여전히 멀티 스레딩의 혜택을 누릴 수 있지만 성능 게인은 GIL이없는 것만 큼 두드러지지는 않습니다.

요약하면, GIL은 CPU 결합 작업에 대한 멀티 스레딩의 성능 이점을 심각하게 제한 할 수있는 반면 I/O 바운드 작업에 미치는 영향은 덜 중요합니다.

길을 파이썬에 비활성화하거나 우회 할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게합니까?

길은 파이썬에서 우회 할 수 있지만 Cpython에서는 비활성화 할 수 없습니다. 다음은 Gil 주변에서 작업하는 몇 가지 방법입니다.

1. 멀티 프로세싱 사용 : 스레드를 사용하는 대신 multiprocessing 모듈을 사용할 수 있습니다. 각 프로세스에는 자체 Python 통역사가 있으므로 자체 GIL이 있습니다. 이를 통해 여러 CPU 코어에서 진정한 병렬 실행이 가능합니다.
2. 대체 Python 구현 : Jython 및 Ironpython과 같은 일부 Python 구현은 Gil을 사용하지 않습니다. 이러한 구현은 JVM (Java Virtual Machine) 및 .NET Common Language Runtime (CLR)에서 각각 실행되며 스레딩을 다르게 관리합니다.
3. Cython 또는 Numba 사용 : 이 도구를 사용하면 C로 컴파일 할 수있는 파이썬 코드를 작성할 수 있으므로 코드의 CPU 집약적 인 섹션을 실행하는 동안 GIL을 해제 할 수 있습니다.
4. 비동기 프로그래밍 : asyncio 와 같은 비동기 프레임 워크를 사용하면 I/O 바운드 작업의 성능을 향상시키는 데 도움이됩니다. 길은 여전히 ​​존재하지만 이러한 프레임 워크는 협력적인 멀티 태스킹을 허용하여 특정 시나리오에서 더 나은 성능을 유발할 수 있습니다.

파이썬에서 동시 응용 프로그램을 개발하기위한 길의 의미는 무엇입니까?

파이썬에서 동시 적용을 개발하기위한 길의 의미는 중요하며 신중하게 고려해야합니다.

1. CPU-bound vs. I/O-Bound : CPU 바운드 작업의 경우 GIL은 기존의 멀티 스레딩이 멀티 코어 시스템의 성능 향상으로 이어지지 않음을 의미합니다. 개발자는 병렬 처리를 달성하기 위해 Multiprocessing 또는 Jython 또는 Ironpython과 같은 대체 구현을 사용해야합니다.
2. 설계의 복잡성 : Gil은 동시 응용 프로그램의 신중한 설계가 필요합니다. 개발자는 응용 프로그램의 특성 (CPU-bound 또는 I/O-Bound)에 따라 올바른 동시성 모델 (스레드, 프로세스 또는 비동기 프로그래밍)을 선택해야합니다.
3. 휴대 성 문제 : 동시성을위한 멀티 프로세싱에 의존하는 응용 프로그램은 다양한 파이썬 구현 또는 플랫폼 간의 코드를 포팅 할 때 문제에 직면 할 수 있습니다.
4. 성능 조정 : 개발자는 애플리케이션의 성능에 대한 GIL의 영향을 이해해야하며 프로파일 링 도구를 사용하여 병목 현상을 식별하고 동시성 사용을 최적화해야 할 수도 있습니다.
5. 미래의 고려 사항 : GIL은 파이썬 커뮤니티에서 지속적인 토론과 개선의 대상이지만 Cpython 건축의 중요한 측면으로 남아 있습니다. 향후 버전의 파이썬은 기존 응용 프로그램에 영향을 줄 수있는 GIL 또는 제거의 변경 사항을 볼 수 있습니다.

결론적으로, GIL은 특정 유형의 동시 응용 프로그램에 대한 과제를 제시하지만, 그 의미를 이해하면 개발자가 Python에서 동시 시스템을 가장 잘 설계하고 동시 시스템을 구현하는 방법에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

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