python GLI鎖機制

什么是GLI？

Python中的線程是操作系統的原生線程，Python虛擬機使用一個全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock）來互斥線程對Python虛擬機的使用。為了支持多線程機制，一個基本的要求就是需要實現不同線程對共享資源訪問的互斥，所以引入了GIL。由於GLI的存在，一個線程擁有了解釋器的訪問權之后，其他的所有線程都必須等待它釋放解釋器的訪問權，即使這些線程的下一條指令並不會互相影響。在調用任何Python C API之前，都要先獲得GIL。

GLI特點

• 缺點：多處理器退化為單處理器
• 優點：避免大量的加鎖解鎖操作

GIL作用

無論你啟多少個線程，你有多少個cpu, Python在執行一個進程的時候會淡定的在同一時刻只允許一個線程運行。所以，python是無法利用多核CPU實現多線程的。這樣，python對於計算密集型的任務開多線程的效率甚至不如串行(沒有大量切換)，但是對於IO密集型的任務效率還是有顯著提升的。

GLI 與 Lock

GIL保護的是解釋器級的數據，保護用戶自己的數據則需要自己加鎖處

 

 

 GIL與多線程

python解釋器因為GIL的存在，在同一時刻同一進程中只有一個線程被執行。如何解決這一問題
首先明確一下三點：

• cpu到底是用來做計算的，還是用來做I/O的？
• 多cpu，意味着可以有多個核並行完成計算，所以多核提升的是計算性能
• 每個cpu一旦遇到I/O阻塞，仍然需要等待，所以多核對I/O操作沒什么用處

舉例：一個工人相當於cpu，此時計算相當於工人在干活，I/O阻塞相當於為工人干活提供所需原材料的過程，工人干活的過程中若沒有原材料，則工人干活的過程需要停止，直到等待原材料的到來。如果你的工廠干的大多數任務都要有准備原材料的過程（I/O密集型），則有再多的工人，意義也不大，還不如一個人，在等材料的過程然后讓工人去做別的事情，反過來講，如果你的工廠原材料都齊全，那當然是工人越多，效率越高。由此可以得出結論：對計算來說，cpu越多越好，但是對於I/O來說，再多的cpu也沒用當然對運行一個程序來說，隨着cpu的增多執行效率肯定會有所提高（不管提高幅度多大，總會有所提高），這是因為一個程序基本上不會是純計算或者純I/O，所以我們只能相對的去看一個程序到底是計算密集型還是I/O密集型，從而進一步分析python的多線程到底有無用武之地.

多進程計算密集型

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time

def work():
    res=0
    for i in range(100000000):
        res*=i


if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本機為4核
    start=time.time()
    for i in range(4):
        p=Process(target=work) #耗時5s多
        p=Thread(target=work) #耗時18s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

 多線程IO密集型

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time

def work():
    time.sleep(2)
    print('===>')

if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本機為4核
    start=time.time()
    for i in range(400):
        # p=Process(target=work) #耗時12s多,大部分時間耗費在創建進程上
        p=Thread(target=work) #耗時2s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

並行與並發

• 並行處理：（Parallel Processing）：是計算機系統中能同時執行兩個或更多個處理的一種計算方法。並行處理可同時工作於同一程序的不同方面。並行處理的主要目的是節省大型和復雜問題的解決時間。
• 並發處理(concurrency Processing)：指一個時間段中有幾個程序都處於已啟動運行到運行完畢之間，且這幾個程序都是在同一個處理機(CPU)上運行，但任一個時刻點上只有一個程序在處理機(CPU)上運行

ps:並發的關鍵是你有處理多個任務的能力，不一定要同時。並行的關鍵是你有同時處理多個任務的能力。因而並行是並發的子集.

同步與異步

• 同步：就是指一個進程在執行某個請求的時候，若該請求需要一段時間才能返回信息，那么這個進程將會一直等待下去，直到收到返回信息才繼續執行下去
• 異步：是指進程不需要一直等下去，而是繼續執行下面的操作，不管其他進程的狀態。當有消息返回時系統會通知進程進行處理，這樣可以提高執行的效率

ps:打電話時就是同步通信，發短息時就是異步通信。