Taming Python's GIL Beast: The Art of Mastering Concurrency

python, GIL, concurrency, pelbagai benang, pelbagai proses

Python Global Interpreter Lock (GIL) ialah mekanisme terbina dalam yang memastikan hanya satu benang boleh melaksanakan kod bait Python pada satu masa. Kunci ini adalah untuk mengelakkan rasuah data kerana ia menghalang berbilang benang daripada mengubah suai data yang dikongsi pada masa yang sama.

Sekatan GIL

Walaupun GIL adalah penting untuk memastikan integriti data, ia juga mengenakan had yang ketara pada keselarasan Python:

• Sequentiality: GIL memaksa semua thread untuk dilaksanakan secara berurutan, mengehadkan keselarian program serentak Python.
• Bottleneck: Apabila satu thread sedang menunggu dalam operasi I/O atau operasi menyekat lain, GIL menghalang thread lain daripada dilaksanakan. Ini boleh menyebabkan kelewatan tugas dan kemerosotan prestasi.

Mengatasi batasan GIL

Walaupun GIL tidak boleh dilewati sepenuhnya, terdapat teknik untuk mengurangkan kesannya terhadap konkurensi:

1. Pelbagai proses

Pemprosesan berbilang menggunakan berbilang

sistem pengendalianproses dan bukannya benang Python untuk mencapai keselarasan. Memandangkan setiap proses mempunyai GIL sendiri, mereka boleh melaksanakan secara serentak tanpa sebarang pertikaian kunci:

import multiprocessing

def task(num):
print(f"Process {num}: {num * num}")

if __name__ == "__main__":
processes = [multiprocessing.Process(target=task, args=(i,)) for i in range(4)]
for process in processes:
process.start()
for process in processes:
process.join()

2. Multithreading dan baris gilir

Gunakan berbilang benang dan baris gilir untuk mencapai keselarian sambil mengelakkan pertengkaran GIL. Benang meletakkan tugasan ke dalam baris gilir, manakala urutan lain mendapat tugasan daripada baris gilir dan melaksanakannya:

import threading
import queue

queue = queue.Queue()

def producer():
for i in range(10):
queue.put(i)

def consumer():
while not queue.empty():
item = queue.get()
print(f"Thread: {item * item}")

threads = [threading.Thread(target=producer), threading.Thread(target=consumer)]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()

3. Greenlets

Greenlets ialah coroutine, ia membolehkan anda menjeda dan menyambung semula fungsi dalam satu utas. Kerana Greenlets tidak terikat dengan GIL, mereka boleh mencapai konkurensi tanpa pertikaian kunci:

import gevent

def task(num):
print(f"Greenlet {num}: {num * num}")

gevent.joinall([gevent.spawn(task, i) for i in range(4)])

4. Sambungan C/C++

Untuk aplikasi serentak yang memerlukan prestasi tinggi, sambungan

C/C++ boleh ditulis dan disepadukan dengan Python. Kod C/c++ tidak terjejas oleh GIL dan oleh itu memberikan keselarian yang lebih pantas:

#include <Python.h>

static PyObject* py_task(PyObject* self, PyObject* args) {
int num;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) {
return NULL;
}

// 执行任务
int result = num * num;

return Py_BuildValue("i", result);
}

static PyMethodDef methods[] = {
{"task", py_task, METH_VARARGS, "PerfORM a task in a C extension"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};

static PyModuleDef module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"c_extension",
"C extension for parallel task execution",
-1,
methods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_c_extension(void) {
return PyModule_Create(&module);
}

Ringkasan

GIL Python, walaupun penting untuk memastikan integriti data, mengehadkan kesesuaian. Dengan menggunakan strategi seperti multiprocessing, multithreading dan baris gilir, Greenlets, atau sambungan C/C++, anda boleh mengatasi batasan GIL dan membuka kunci potensi penuh konkurensi Python. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan teknologi ini, kelebihan, kelemahan, dan kesesuaiannya perlu dipertimbangkan dengan teliti.

Atas ialah kandungan terperinci Taming Python's GIL Beast: The Art of Mastering Concurrency. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!