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Python GIL 이해하기: 동시성 장벽 탐색 및 분석

Mar 02, 2024 pm 04:01 PM
성능 최적화 멀티스레딩 다중 프로세스 경쟁 상대 데이터 액세스

揭开 Python GIL 的神秘面纱:探索并击碎并发障碍

Python GIL의 원리

python GIL은 하나의 thread만 동시에 Python 바이트코드를 실행하도록 보장하는 뮤텍스 lock입니다. 이는 공유 데이터의 동시 수정으로 인한 데이터 불일치를 방지하기 위함이다. 그러나 GIL은 멀티 스레드 프로그램의 동시성 및 확장성에도 제한을 적용합니다.

GIL이 동시성에 미치는 영향

GIL로 인해 Python의 스레드는 실제로 병렬로 실행될 수 없습니다. 스레드가 GIL을 획득하면 다른 스레드는 GIL을 해제할 때까지 기다려야 합니다. 이로 인해 다음과 같은 동시성 문제가 발생할 수 있습니다.

  • 낮은 동시성: GIL의 존재로 인해 Python의 다중 스레드 프로그램은 다중 코어 CPU를 최대한 활용할 수 없습니다.
  • 교착 상태: 두 스레드가 GIL을 위해 서로 기다리는 경우 교착 상태가 발생할 수 있습니다.
  • 성능 저하: GIL 경쟁은 프로그램의 오버헤드를 증가시켜 성능 저하를 초래합니다.

GIL 문제를 완화하기 위한 전략

GIL을 완전히 제거할 수는 없지만 GIL이 제기하는 문제를 완화할 수 있는 몇 가지 전략이 있습니다.

1. 다중 프로세스

GIL은 동일한 프로세스의 스레드에만 적용되므로 여러 프로세스를 사용하면 GIL의 제한 사항을 피할 수 있습니다. 다중 프로세스 프로그램에서 각 프로세스에는 자체 Python 인터프리터와 GIL이 있으므로 실행이 실제로 병렬로 이루어질 수 있습니다.

데모 코드: 으아아아

2. 사이썬

Cython은 Python 코드를 C 코드로 컴파일할 수 있는 Python 확장 언어입니다. C 코드는 GIL의 제한을 받지 않기 때문에 Cython은 Python에서 계산 집약적인 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

데모 코드: 으아아아

3. 비동기

async

io는 Python의 비동기 프레임워크입니다. 이를 통해 코루틴(경량 스레드 유형)이 GIL의 제한을 받지 않고 병렬로 실행될 수 있습니다. 코루틴은 병렬성을 달성하기 위해 이벤트 루프를 사용하여 GIL 경합을 피합니다.

데모 코드: 으아아아

4. GIL 출시

GIL 릴리스는 스레드가 지정된 기간 내에 GIL을 릴리스할 수 있도록 하는 Python 내장 함수입니다. 이는 GIL 경합을 줄이고 동시성 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

데모 코드:

으아아아 결론

Python GIL은 동시 데이터 액세스에서 데이터 불일치를 방지하는 데 필요한 메커니즘입니다. 그러나 Python의 동시성 성능에도 제한이 있습니다. GIL의 원리와 영향을 이해하고 다중 처리, Cython, asyncio 또는 GIL 릴리스와 같은 전략을 사용함으로써 개발자

는 Python에서 확장 가능한 고성능 동시 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

위 내용은 Python GIL 이해하기: 동시성 장벽 탐색 및 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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