Apakah Lock Interpreter Global (GIL) di Python?

Apakah Lock Interpreter Global (GIL) di Python?

Kunci penterjemah global (GIL) adalah mutex (atau kunci) yang melindungi akses kepada objek python, menghalang pelbagai benang daripada melaksanakan bytecodes python sekaligus. Kunci ini diperlukan terutamanya kerana pengurusan memori Python bukanlah thread-safe. GIL dilaksanakan di Cpython, yang merupakan pelaksanaan bahasa pengaturcaraan Python yang paling banyak digunakan.

Tujuan GIL adalah untuk memudahkan pelaksanaan penterjemah cpython dengan membuat andaian bahawa hanya satu benang yang melaksanakan bytecode python pada satu masa. Pendekatan ini menghapuskan keperluan untuk mekanisme penguncian kompleks untuk setiap objek atau untuk operasi atom pada sumber yang dikongsi. Walau bagaimanapun, gil tidak menghalang benang; Ia hanya mempengaruhi bagaimana benang boleh beroperasi secara serentak.

Bagaimanakah GIL mempengaruhi prestasi multithreading di Python?

Gil memberi kesan yang signifikan kepada prestasi multithreading di Python, terutamanya untuk tugas-tugas CPU yang terikat. Kerana GIL hanya membenarkan satu benang untuk melaksanakan bytecode python pada bila -bila masa, pelaksanaan benang selari yang benar tidak mungkin untuk operasi yang melibatkan penterjemah. Ini bermakna bahawa pelbagai benang tidak dapat menggunakan pelbagai teras CPU untuk mempercepat tugas-tugas CPU.

Walau bagaimanapun, untuk tugas-tugas I/O yang terikat, GIL boleh mempunyai kesan yang kurang ketara. Apabila benang sedang menunggu operasi I/O (seperti membaca dari fail atau rangkaian), GIL boleh dibebaskan, membolehkan benang lain dilaksanakan. Ini bermakna bahawa aplikasi I/O terikat masih boleh mendapat manfaat daripada multithreading, walaupun keuntungan prestasi tidak seperti yang diucapkan kerana ia akan tanpa Gil.

Ringkasnya, GIL boleh mengehadkan manfaat prestasi multithreading untuk tugas-tugas CPU yang terikat, sementara kesannya terhadap tugas-tugas I/O yang terikat kurang penting.

Bolehkah gil dilumpuhkan atau dielakkan dalam Python, dan jika ya, bagaimana?

Gil boleh dielakkan dalam python, tetapi ia tidak boleh dilumpuhkan di cpython. Berikut adalah beberapa cara untuk bekerja di sekitar Gil:

1. Menggunakan multiprocessing: Daripada menggunakan benang, anda boleh menggunakan modul multiprocessing . Setiap proses mempunyai jurubahasa python sendiri dan, oleh itu, gil sendiri. Ini membolehkan pelaksanaan selari yang benar di seluruh teras CPU.
2. Pelaksanaan Python Alternatif: Beberapa pelaksanaan Python, seperti Jython dan Ironpython, jangan gunakan Gil. Pelaksanaan ini dijalankan pada mesin maya Java (JVM) dan .NET Runtime Language Common (CLR), dan mereka menguruskan threading secara berbeza.
3. Menggunakan Cython atau Numba: Alat ini membolehkan anda menulis kod python yang boleh disusun kepada C, membolehkan anda melepaskan GIL semasa pelaksanaan bahagian CPU-intensif kod anda.
4. Pengaturcaraan Asynchronous: Menggunakan rangka kerja asynchronous seperti asyncio dapat membantu meningkatkan prestasi untuk tugas-tugas I/O yang terikat. Walaupun GIL masih wujud, rangka kerja ini membolehkan multitasking koperasi, yang boleh membawa kepada prestasi yang lebih baik dalam senario tertentu.

Apakah implikasi GIL untuk membangunkan aplikasi serentak di Python?

Implikasi GIL untuk membangunkan aplikasi serentak di Python adalah penting dan harus dipertimbangkan dengan teliti:

1. CPU-bound vs I/O-bound: Untuk tugas-tugas terikat CPU, GIL bermaksud bahawa multithreading tradisional tidak akan membawa kepada peningkatan prestasi pada sistem multi-teras. Pemaju perlu menggunakan multiprocessing atau pelaksanaan alternatif seperti Jython atau Ironpython untuk mencapai paralelisme.
2. Kerumitan dalam reka bentuk: Gil memerlukan reka bentuk yang teliti aplikasi serentak. Pemaju mesti memilih model konkurensi yang betul (benang, proses, atau pengaturcaraan asynchronous) berdasarkan sifat permohonan mereka (CPU-bound atau I/O-bound).
3. Kebimbangan mudah alih: Aplikasi yang bergantung kepada multiprocessing untuk kesesuaian mungkin menghadapi cabaran ketika memindahkan kod antara pelaksanaan atau platform Python yang berlainan.
4. Penalaan Prestasi: Pemaju mesti memahami kesan GIL terhadap prestasi aplikasi mereka dan mungkin perlu menggunakan alat profil untuk mengenal pasti kesesakan dan mengoptimumkan penggunaan konkurensi mereka.
5. Pertimbangan masa depan: Walaupun Gil adalah subjek perdebatan dan peningkatan yang berterusan dalam komuniti Python, ia tetap menjadi aspek kritikal seni bina Cpython. Versi masa depan Python mungkin melihat perubahan kepada GIL atau penyingkirannya, yang boleh menjejaskan aplikasi sedia ada.

Kesimpulannya, sementara GIL memberikan cabaran untuk jenis aplikasi serentak tertentu, memahami implikasinya membolehkan pemaju membuat keputusan yang tepat tentang cara terbaik untuk merancang dan melaksanakan sistem serentak di Python.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Lock Interpreter Global (GIL) di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!