Python의 GIL 전역 인터프리터 잠금 구현 방법 및 원리 분석

1. GIL이 있는 이유

메모리 관리와 같은 복잡한 경쟁 위험 문제(경합 조건)를 피하기 위해

CPython은 수많은 C 언어 라이브러리를 사용하지만 대부분의 C 언어 라이브러리는 기본 스레드로부터 안전하지 않기 때문입니다(Thread 안전은 성능을 저하시키고 복잡성을 증가시킵니다)

2. GIL 작동 방식

여러 스레드가 실행될 때 각 스레드는 실행을 시작할 때 다른 스레드가 실행되는 것을 방지하기 위해 GIL을 잠급니다. 마찬가지로 각 스레드가 실행 기간을 완료한 후입니다. , 다른 스레드가 리소스를 사용하여 시작할 수 있도록 GIL이 해제됩니다. CPython 인터프리터는 일정 시간이 지나면 매번 스레드 GIL의 잠금 상태를 폴링하고 확인합니다. 현재 스레드가 강제로 GIL을 해제하여 다른 스레드가 실행할 기회를 가질 수 있도록 합니다

for (;;) {
    if (--ticker < 0) {
        ticker = check_interval;
    
        /* Give another thread a chance */
        PyThread_release_lock(interpreter_lock);
    
        /* Other threads may run now */
    
        PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
    }
 
    bytecode = *next_instr++;
    switch (bytecode) {
        /* execute the next instruction ... */ 
    }
}

3.Python의 스레드 안전성

GIL을 사용하면 프로그래밍할 때 여전히 스레드 안전성을 고려해야 합니다

4. 우회 방법 길?

CPython을 우회하고 JPython(Java로 구현된 Python 인터프리터)과 같은 다른 구현을 사용합니다.

5. 멀티스레딩이 때로는 싱글스레딩보다 느릴 때도 있나요?

GIL은 스레드를 차례로 실행하는 메커니즘을 채택합니다. GIL은 스레드 간에 지속적으로 전환해야 합니다. 스레드가 많거나 실행 시간이 길면 전환으로 인한 성능 손실이 단일 스레드의 성능 손실을 초과할 수 있습니다. GIL이 좋은 디자인이라고 생각하시나요?

실제로 Python 3 이후 GIL의 개선이나 폐지에 대한 논의가 많이 있습니다. 일상 업무에서 GIL로 인해 고민을 하신 적이 있나요?

GIL은 성능은 떨어지더라도 여전히 좋은 디자인이지만 리소스가 충돌하지 않도록 하고 교착 상태를 방지하는 역할을 합니다

위 내용은 Python의 GIL 전역 인터프리터 잠금 구현 방법 및 원리 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!