Python多线程机制

今天要跟大家一起来学习一下Python的多线程机制。有两个原因，其一是自己在学习中经常会使用到多线程，其二当然是自己对Python中的多线程并不是很了解。那么，今天和大家一起了解下~

Python多线程机制 

开发多线程的应用系统，是在日常开发中经常会遇到的需求。同时，Python也为多线程系统的开发提供了很好的支持。
大家应该都知道，Python多线程机制是在GIL(Global Interpreter Lock)全局解释锁的基础上建立的。

那么Python为什么需要全局解释锁？

为什么需要全局解释锁？

我们知道，要支持多线程的话，一个基本的要求就是不同线程对共享资源访问的互斥，所以Python中引入了GIL，当然这是第一个原因。

Python中的GIL是一个非常霸道的互斥实现，在一个线程拥有了解释器的访问权之后，其它的所有线程都必须等待它释放解释器的访问权，即使这些线程的下一条指令并不会互相影响。

这样的说法也就意味着，无论如何，在同一时间，只能有一个线程能访问Python提供的API。因为单处理器的本质是不可能并行的，这里的同一时间确实对于单处理器是毫无意义的，但是对于多处理器，同一时间，确实可以有多个时间独立运行。然而正是由于GIL限制了这样的情形，使得多处理器最终退化为单处理器，性能大打折扣。那么，为什么还要使用GIL呢？这里就要提到第二个原因。

当然，Python社区也早都认识到了这个问题，并且在不断探索，Greg Stein和Mark Hammond两位老兄曾经创建过一份去除GIL的branch，但是很不幸，这个分支在很多的基准测试中，尤其是在单线程的测试上，效率只有使用GIL的一半左右。

使用GIL时，保护机制的粒度比较大，也就是我们似乎只需要将可能被多个线程共享的资源保护起来即可，对于不会被多个线程共享的资源，完全可以不用保护。但是，如果使用更细粒度的锁机制进行保护，那么，会导致大量的加锁和解锁功能，加锁和解锁对于操作系统来说，是一个比较重量级的动作，同时，没有GIL的保护，编写Python的扩展模块的难度也大大增加。

所以，目前为止，GIL仍然是多线程机制的基石。

对于Python而言，字节码解释器是Python的核心所在，所以Python通过GIL来互斥不同线程对解释器的使用。这里举个例子进行说明：

假设，现在有三个线程A、B和C，它们都需要解释器来执行字节码，进行对应的计算，那么在这之前，它们必须获得GIL。那么现在假设线程A获得了GIL，其它线程只能等A释放GIL之后，才能获得。

对！是这样没错，于是，有两个问题：

1. 线程A何时释放GIL呢（如果A使用完解释器之后才释放GIL，那么，并行的计算退化为串行，多线程的意义何在？）

2. 线程B和C谁将在A释放GIL之后获得GIL呢？

所以毫无疑问的，Python拥有其自己的一套线程调度机制。

关于线程调度

和操作系统的进程调度一样，线程调度机制主要解决两个问题：

1. 在何时挂起当前线程，选择处于等待状态的下一个线程？

2. 在众多处于等待状态的线程中，应该选择激活哪个线程？

对于何时进行线程调度的问题，是由Python自身决定的。我们可以联想操作系统进行进程切换的问题，当一个进程执行了一段时间之后，发生了时钟中断，于是操作系统响应时钟中断，并在这时开始进程的调度。

与此类似，Python中通过软件模拟了这样的中断，来激活线程的调度。Python的字节码解释器是按照指令的顺序一条一条的顺序执行从而工作的，Python内部维护着这样一个数值，作为Python内部的时钟，假设这个值为N，那么Python将在执行了N条指令之后立刻启动线程调度机制。

也就是说，当一个线程获得GIL后，Python内部的监测机制就开始启动，当这个线程执行了N条指令后，Python解释器将强制挂起当前线程，开始切换到下一个处于等待状态的线程。

在Python中，可以这样获得这个数值（N）：

那么，下一个问题，Python会在众多等待的线程中选择哪一个呢？

答案是，不知道。因为这个问题是交给了底层的操作系统来解决的，Python借用了底层操作系统所提供的线程调度机制来决定下一个获得GIL进入解释器的线程是谁。

所以说，Python中的线程实际上就是操作系统所支持的原生线程。

那么，接下来，我们一起揭开Python中GIL的真实面目。

关于GIL

应该知道，Python中多线程常用的两个模块：Thread和在其之上的threading。其中Thread是使用C实现的，而Threading是用python实现。

我们可以通过Thread模块进行分析（以Python2.7.13为例）。

创建线程
首先从创建线程说起，在threadmodule.c中，thread_PyThread_start_new_thread()函数通过三个主要的动作完成一个线程的创建：

//创建bootstate结构
boot = PyMem_NEW(struct bootstate, 1);
if (boot == NULL)
return PyErr_NoMemory();
boot->interp = PyThreadState_GET()->interp;
boot->func = func;
boot->args = args;
boot->keyw = keyw;
boot->tstate = _PyThreadState_Prealloc(boot->interp);
if (boot->tstate == NULL) {
PyMem_DEL(boot);
return PyErr_NoMemory();
}
Py_INCREF(func);
Py_INCREF(args);
Py_XINCREF(keyw);
// 初始化多线程环境
PyEval_InitThreads(); 
//创建线程
ident = PyThread_start_new_thread(t_bootstrap, (void*) boot);
if (ident == -1) {
PyErr_SetString(ThreadError, "can't start new thread");
Py_DECREF(func);
Py_DECREF(args);
Py_XDECREF(keyw);
PyThreadState_Clear(boot->tstate);
PyMem_DEL(boot);
return NULL;
}
return PyInt_FromLong(ident);

1. 创建并初始化bootstate结构boot，在boot中，将保存关于Python的一切信息（线程过程，线程过程参数等)。

2. 初始化Python的多线程环境。

3. 以boot为参数，创建操作系统的原生线程。

从以上代码可以看出，Python在刚启动时，并不支持多线程，也就是说，Python中支持多线程的数据结构以及GIL都是没有创建的。当然这是因为大多数的Python程序都不需要Python的支持。

在Python虚拟机启动时，多线程机制并没有被激活，它只支持单线程，一旦用户调用thread.start_new_thread，明确的告诉Python虚拟机需要创建新的线程，这时Python意识到用户需要多线程的支持，这个时候，Python虚拟机会自动建立多线程需要的数据结构、环境以及GIL。

建立多线程环境

建立多线程环境，主要就是创建GIL。那么GIL是如何实现的呢？
打开"python/ceval.c"：

static PyThread_type_lock interpreter_lock = 0; /* This is the GIL */
static PyThread_type_lock pending_lock = 0; /* for pending calls */
static long main_thread = 0;

int
PyEval_ThreadsInitialized(void)
{
return interpreter_lock != 0;
}

void
PyEval_InitThreads(void)
{
if (interpreter_lock)
return;
interpreter_lock = PyThread_allocate_lock();
PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
main_thread = PyThread_get_thread_ident();
}

在这段代码中，iterpreter_lock就是GIL。

无论创建多少个线程，Python建立多线程环境的动作只会执行一次。在创建GIL之前，Python会检查GIL是否已经被创建，如果是，则不再进行任何动作，否则，就会去创建这个GIL。

在上述代码中，我们可以看到，创建GIL使用的是Pythread_allocate_lock完成的，下面看看该函数的内部实现：

PyThread_type_lock
PyThread_allocate_lock(void)
{
PNRMUTEX aLock;

dprintf(("PyThread_allocate_lock called\n"));
if (!initialized)
PyThread_init_thread();

aLock = AllocNonRecursiveMutex() ;

dprintf(("%ld: PyThread_allocate_lock() -> %p\n", PyThread_get_thread_ident(), aLock));

return (PyThread_type_lock) aLock;
}

可以看到该函数返回了alock，alock是结构体PNRMUTEX，实际上就是我们需要创建的那个interperter_lock(GIL）。这么说来，GIL就是结构体PNRMUTEX呀，于是我们找来它的真身：

typedef struct NRMUTEX {
LONG owned ;
DWORD thread_id ;
HANDLE hevent ;
} NRMUTEX, *PNRMUTEX ;

这里又三个变量，owned、thread_id和hevent。这里的hevent是windows平台下的Event这个内核对象，也就是通过Event来实现线程之间的互斥。thread_id将记录任一时刻获得GIL的线程的id。

那么owned是什么呢？

GIL中的owned是指示GIL是否可用的变量，它的值被初始化为-1，Python会检查这个值是否为1，如果是，则意味着GIL可用，必须将其置为0，当owned为0后，表示该GIL已经被一个线程占用，不可再用；同时，当一个线程开始等待GIL时，其owned就会被增加1；当一个线程最终释放GIL时，一定会将GIL的owned减1，这样，当所有需要GIL的线程都最终释放了GIL之后，owned将再次变为-1，意味着GIL再次变为可用。

 

关于Python中的多线程，今天我们就学到这里。