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深入学习python多线程与GIL

作者：ybdesire

这篇文章主要介绍了深入学习python多线程与GIL,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

python 多线程效率

在一台8核的CentOS上，用python 2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序。

import time
def fun(n):#CPU密集型的程序
  while(n>0):
    n -= 1

start_time = time.time()
fun(10000000)
print('{} s'.format(time.time() - start_time))#测量程序执行时间


测量三次程序的执行时间，平均时间为0.968370994秒。这就是一个线程执行一次fun(10000000)所需要的时间。

下面用两个线程并行来跑这段CPU密集型的程序。

import time
import threading

def fun(n):
  while(n>0):
    n -= 1

start_time = time.time()
t1 = threading.Thread( target=fun, args=(10000000,) )
t1.start()
t2 = threading.Thread( target=fun, args=(10000000,) )
t2.start()

t1.join()
t2.join()
print('{} s'.format(time.time() - start_time))

测量三次程序的执行时间，平均时间为2.150056044秒。

为什么在8核的机器上，多线程执行时间并不比顺序执行快呢？

再做另一个实验，用下面的命令，把8核cpu中的7个核禁掉。

[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu1/online
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu2/online
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu3/online
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu4/online
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu5/online
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu6/online
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu7/online

然后在运行这个多线程的程序，三次平均时间为2.533491453秒。为什么多线程程序在多核上跑的时间只比单核快一点点呢？

这就要提到python程序多线程的实现机制了。

Python多线程实现机制

python的多线程机制，就是用C实现的真实系统中的线程。线程完全被操作系统控制。

python内部创建一个线程的步骤是这样的：

由于python是解释形动态语言，所以在实现线程时，需要PyThreadState结构来保存一些信息：

PyThreadState是C语言实现的一个结构体（摘自[2]）：

typedef struct _ts {
  struct _ts *next; # 链表指正
  PyInterpreterState *interp; # 解释器状态
  struct _frame *frame; # 当前的stack frame
  int recursion_depth; # 当前的递归深度
  int tracing;
  int use_tracing;
  Py_tracefunc c_profilefunc;
  Py_tracefunc c_tracefunc;
  PyObject *c_profileobj;
  PyObject *c_traceobj;
  PyObject *curexc_type;
  PyObject *curexc_value;
  PyObject *curexc_traceback;
  PyObject *exc_type;
  PyObject *exc_value;
  PyObject *exc_traceback;
  PyObject *dict;
  int tick_counter;
  int gilstate_counter;
  PyObject *async_exc;
  long thread_id; # 线程ID
} PyThreadState;

从目前最新的python源码中来看，这个结构体中的内容已经有所改变，但记录解释器状态的指针PyInterpreterState *interp依然存在。

python解释器实现时，用了一个全局变量(_PyThreadState_Current)

[https://github.com/python/cpython/blob/3.1/Python/pystate.c]（python3.1和之前的代码中都存在，python3.2就有所不同了）

PyThreadState *_PyThreadState_Current = NULL;

_PyThreadState_Current指向当前执行线程的PyThreadState数据结构。解释器通过这个变量，来获取当前所执行线程的信息。

python程序中，有一个全局解释器锁GIL来控制线程的执行，每一个时刻只允许一个线程执行。

GIL的行为

GIL最基本的行为只有下面两个：

那么，如果遇到CPU密集型的线程，一直占用CPU，不会被I/O阻塞，是不是其它线程就没有机会执行了呢？

非也，为了避免这种情况，解释器还会周期性的check并执行线程调度。

解释器周期性check行为，做的就是下面这3件事：

而解释器check的周期，默认是100个tick。解释器的tick并不是基于时间的，每个tick大致相当于一条汇编指令的执行时间。

从解释器的check行为中可以看到，只有主线程中会处理信号，子线程中都不处理信号。所以python多线程程序，会给人一种无法处理Ctrl+C的假象，因为大部分情况下主线程被block住了，无法处理SIGINT信号。

注意python中并没有实现线程调度，python的多线程调度完全依赖于操作系统。所以python多线程编程中没有线程优先级等概念。

GIL的实现

python的GIL并不是简单的用lock实现的，GIL是用signal实现的。

参考

[1] Understanding the Python GIL.  http://dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf

[2] Inside the Python GIL.  http://www.dabeaz.com/python/GIL.pdf

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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