Python中的GIL问题

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定义

GIL全称是Global Interpreter Lock，首先看看官方定义：

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

定义说，GIL是多线程间的一把互斥锁，并且是一把全局锁，它保证了Cpython在内存管理上面是线程安全的。 这里要注意一点的是，官方定义开头就给了限制范围，是在CPython这个解释器下。我们知道，python存在各种各样的解释器，也就是说，在某些解释器下，其实并不存在GIL这个东西，经过查阅资料，像JPython中就不存在GIL。

背景

为了发挥多核CPU性能，程序多采用多线程/多进程方式设计，这里仅关注多线程模式。多线程模式必然涉及到线程之间的通信或者同步问题，最简单粗暴的解决方式就是 加锁，GIL因此而诞生。事实上GIL在设计上存在一定缺陷，在多核心CPU上，GIL的表现特别差，但是因为GIL诞生的很早，所以大量模块中都应用了它，所以当后来开发者发现GIL效率存在严重问题时，已经很难根除这个家伙了。所以，GIL算是一个Python的历史遗留问题。

为什么会出问题？

Python为了方便，并没有做一套自己的线程机制，而是直接调用的系统线程，也就是说，python的线程实际上就是操作系统上的POSIX thread。然而对于任务调度，python中每个任务在执行固定长度的代码片段(100条字节码)后，便会引起操作系统进行一次任务调度，最终哪个任务拿到CPU使用权，取决于其优先级。   GIL的bug，主要问题就出现在多核心CPU Bound(计算密集型)的任务上。下面这幅图简单地说明了情况: 当线程一释放了GIL，引起操作系统进行任务调度期间可能立即又获取到了GIL锁，导致第二个核心上的线程二激活后根本没机会拿到使用权限，这就相当于CPU一直是单核心单线程运作。 总结下就是，对于多核心CPU，操作系统是同时可以启动多个线程分别在不同的核心上运行，但是由于GIL是关于线程的全局锁，就可能导致某个任务一直不停地acquire到GIL，使得其他核心上的线程仅仅是不停地在retry GIL，造成了堵塞的现象。 截取一张别人的实验数据： 上下两行分别是CPU两个核心的执行情况，绿格子之间暗红色格子，就是因为没有获取到GIL锁一直在不断retry的过程，这相当于是阻塞了CPU的一个核心。 将其放大后更明显： 以上讨论的是CPU Bound型任务，对于IO Bound(IO密集型)任务，GIL缺陷就不那么明显，当线程去执行IO时，GIL就被释放掉了，其他线程自然能够顺利进行。

如何解决？

方案一：GIL既然是针对线程的锁，那我们如果直接使用Python进行多进程编程，就可以绕过GIL了，Python中有对应的模块，名字叫multiprocesssing。但是，对于进程来说，进程间的通信又需要我们手动实现，大大增加了编程的难度及复杂性。 方案二：从Python 3.2开始，实现了新的GIL，如下图： 新的机制容易理解，多了一个用于通信的gil_drop_request全局变量，根据名称可知，其实就是个flag，当有线程二acquire GIL直到TIMEOUT后，就会将其置为1并进入等待状态，正在运行的线程一收到信号量后，就会给一个signal回去并也进入等待状态，线程二收到signal就说明GIL已被释放，于是成功拿到GIL并运行，同时也不忘回送一个ack信号给线程一，告诉他你可以挂起了，整个过程类似于TCP的握手过程。这种机制存在缺点，对IO Bound型任务，难道每次获取GIL时都得等到TIMEOUT？那浪费的时间就太多了。

参考资料

http://www.dabeaz.com/GIL/ http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/

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