Evolusi GIL: Landskap Perubahan Python Serentak

Jurubahasa global

lock (GIL) dalam python telah menjadi topik yang hangat diperkatakan sejak penubuhannya. Walaupun GIL memastikan bahawa jurubahasa Python hanya melaksanakan satu benang pada satu masa, dengan itu mengekalkan ingatan keselamatan, ia juga mengehadkan kemungkinan konkurensi. Artikel ini akan meneroka evolusi GIL daripada reka bentuk awalnya kepada status semasa dan hala tuju masa hadapan.

Asal usul GIL

GIL pada asalnya diperkenalkan dalam Python 1.5 untuk menghalang benang berbilang daripada mengubah suai objek yang sama secara serentak, mengakibatkan kerosakan data. Pada masa itu, Python digunakan terutamanya pada komputer teras tunggal, dan GIL bukanlah faktor pengehad utama.

Sekatan GIL

Dengan populariti komputer berbilang teras, batasan GIL telah menjadi jelas. Oleh kerana GIL hanya membenarkan satu utas untuk dilaksanakan pada satu masa, kod serentak hanya boleh dijalankan pada satu teras. Ini boleh menyebabkan masalah prestasi untuk aplikasi yang memerlukan banyak keselarasan.

Alternatif kepada GIL

Untuk mengatasi batasan GIL, beberapa alternatif telah dibangunkan:

• Berbilang proses: Buat berbilang proses Python, setiap satu dengan GILnya sendiri. Ini membolehkan konkurensi sebenar, tetapi mungkin kurang cekap disebabkan oleh overhed komunikasi antara proses.
• Perpustakaan pihak ketiga: seperti , yang menyediakan concurrent.futures 和 multiprocessingalat untuk pelaksanaan tugasan selari dan serentak. Pustaka ini menggunakan kumpulan proses atau kolam benang untuk mengurus GIL, membolehkan kod dilaksanakan pada berbilang teras.
• Coroutine (coroutine): Coroutine ialah mekanisme serentak ringan yang membolehkan pelbagai tugas dijeda dan disambung semula dalam urutan. Coroutine tidak memerlukan GIL, tetapi mereka bergantung pada penjadualan manual dan penukaran konteks.

Peningkatan GIL dalam Python 3.8

Dalam Python 3.8, penambahbaikan besar pada GIL telah diperkenalkan untuk meningkatkan prestasi serentak. Penambahbaikan ini termasuk:

• Keluaran GIL berasaskan acara: GIL kini boleh dikeluarkan semasa acara gelung acara, seperti operasi I/O. Ini membenarkan utas lain untuk dilaksanakan semasa gelung acara mengendalikan operasi I/O.
• Latensi GIL Adaptif: Kependaman GIL melaraskan berdasarkan berapa banyak aplikasi anda menggunakan pelbagai benang. Apabila menggunakan lebih sedikit utas, kependaman GIL lebih panjang, membolehkan lebih banyak keselarasan.

Peningkatan GIL dalam Python 3.10

Python 3.10 memperkenalkan penambahbaikan lanjut kepada GIL yang dipanggil

GIL berbutir halus. GIL berbutir halus mengecilkan skop GIL kepada blok kod yang lebih kecil, membolehkan kawalan serentak yang lebih halus. Ini amat berfaedah untuk aplikasi yang memerlukan konkurensi semasa operasi atom yang kerap.

Pandangan Masa Depan

Masa depan GIL kekal tidak menentu. Walaupun pasukan pembangunan Python komited untuk terus menambah baik GIL, ada kemungkinan ia akan dialih keluar sepenuhnya dalam versi masa hadapan. Alternatif, seperti multiprocessing dan coroutines, terus matang dan mungkin menggantikan GIL sebagai mekanisme pilihan untuk concurrency dalam Python.

Kod demo

Gunakan untuk pemprosesan selari: concurrent.futures

import concurrent.futures

def task(n):
return n * n

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(task, range(10))

Gunakan async<strong>io<code>async<strong class="keylink">io</strong> untuk coroutine:

import asyncio

async def task(n):
return n * n

async def main():
tasks = [task(n) for n in range(10)]
results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

Ringkasan

Evolusi GIL dalam konkurensi Python adalah masalah yang kompleks dan mencabar. Memandangkan Python semakin memberi penekanan pada pemprosesan berbilang teras dan pengkomputeran berprestasi tinggi, masa depan GIL akan terus diawasi dengan teliti. Pembangun perlu menimbang faedah dan had GIL dan memilih mekanisme konkurensi yang sesuai untuk aplikasi tertentu mereka. Dengan memahami evolusi GIL, pembangun boleh membuat keputusan termaklum dan mencipta aplikasi Python serentak yang cekap dan berskala.

Atas ialah kandungan terperinci Evolusi GIL: Landskap Perubahan Python Serentak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!