Menyahmimiskan GIL Python: Meneroka dan Memecah Halangan Concurrency

Prinsip Python GIL

python GIL ialah mutex lock, yang memastikan hanya satu threadmelaksanakan Python bytecode pada masa yang sama. Ini adalah untuk mengelakkan ketidakkonsistenan data yang disebabkan oleh pengubahsuaian serentak data yang dikongsi. Walau bagaimanapun, GIL juga mengenakan had ke atas konkurensi dan skalabiliti program berbilang benang .

Impak GIL pada konkurensi

Disebabkan GIL, benang dalam Python tidak boleh dilaksanakan secara selari. Apabila benang memperoleh GIL, benang lain mesti menunggu sehingga ia melepaskan GIL. Ini boleh menyebabkan isu konkurensi berikut:

• Konkurensi rendah: Disebabkan kewujudan GIL, program berbilang benang dalam Python tidak dapat memanfaatkan sepenuhnya CPU berbilang teras.
• Kebuntuan: Kebuntuan boleh berlaku jika dua utas menunggu antara satu sama lain untuk GIL.
• Kemerosotan prestasi: Persaingan GIL akan meningkatkan overhed program, mengakibatkan penurunan prestasi.

Strategi untuk mengurangkan cabaran GIL

Walaupun GIL tidak dapat dihapuskan sepenuhnya, terdapat beberapa strategi untuk mengurangkan cabaran yang ditimbulkannya:

1. Pelbagai proses

Memandangkan GIL hanya terpakai pada utas dalam proses yang sama, menggunakan berbilang proses boleh memintas batasan GIL. Dalam program berbilang proses, setiap proses mempunyai penterjemah Python dan GIL sendiri, jadi pelaksanaan boleh benar-benar selari.

Kod demo:

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"Worker {num}: {os.getpid()}")

if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
pool.map(worker, range(4))

2 Cython ialah bahasa sambungan Python yang membenarkan kod Python dikompilasi ke dalam kod C. Oleh kerana kod C tidak dihadkan oleh GIL, Cython boleh meningkatkan prestasi tugas intensif secara pengiraan dengan ketara dalam Python.

Kod demo:

import cython

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def fib(int n):
if n == 0:
return 0
if n == 1:
return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)

3. asyncio

asyncio

ialah

rangka kerja tak segerak dalam Python. Ia membenarkan coroutine (sejenis benang ringan) untuk dilaksanakan secara selari tanpa dihadkan oleh GIL. Coroutine mengelakkan perbalahan GIL dengan menggunakan gelung peristiwa untuk mencapai keselarian. Kod demo:

import asyncio

async def hello_world():
print("Hello, world!")

async def main():
tasks = [hello_world() for _ in range(4)]
await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

4. Keluaran GIL

Keluaran GIL ialah fungsi terbina dalam Python yang membenarkan benang melepaskan GIL dalam tempoh masa yang ditetapkan. Ini boleh membantu mengurangkan perbalahan GIL dan meningkatkan prestasi serentak.

Kod demo:

import time

def worker():
with release_gil():
time.sleep(1)

threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(4)]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()

Kesimpulan

GIL Python ialah mekanisme yang diperlukan untuk mengelakkan ketidakkonsistenan data dalam akses data serentak. Walau bagaimanapun, ia juga meletakkan had pada prestasi serentak Python. Dengan memahami prinsip dan impak GIL dan menggunakan strategi seperti pemproses berbilang, Cython, asyncio atau keluaran GIL,

pembangun boleh mencipta aplikasi serentak berprestasi tinggi berskala dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci Menyahmimiskan GIL Python: Meneroka dan Memecah Halangan Concurrency. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!