Python的全域性鎖

gil (global interperter lock) 稱作全域性直譯器鎖，也可以稱它為全域性排他鎖。gil只在cpython中存在。比如jpython就沒有這個概念。

在python多執行緒的情況下，每個執行緒的執行方式是這樣的

獲取gil -> 執行**,直到遇到io操作,執行了一定的**量(python2),執行了一定的時間(python3) -> 釋放gil

那麼問題來了，gil是全域性鎖，也就是乙個程序中只有乙個，沒有拿到gil就不允許在cpu中執行，所以python多執行緒在並不能充分利用多核cpu。

cpu密集型任務的主要特點就是需要進行大量的計算，消耗cpu資源。cpu密集型程式雖然可以採用多工來完成，但任務數越多花在任務切換的時間也就越多，所以要高效的利用cpu，cpu密集型任務的數量在理想的情況下應該等於cpu核心數+1。

多工可以使用多程序和多執行緒來實現，在多程序情況下，程序數應該等於cpu核心數+1，多執行緒情況下，執行緒數也應該等於cpu核心數+1。python在多程序下沒有什麼問題，但是在多執行緒下問題就出來了。

由於python的gil的存在，乙個程序中只能有乙個執行緒在執行，無法充分利用多核cpu。所以python的多執行緒在處理cpu密集型任務時並不是很友好，解決的辦法就是使用多程序+協程的方式。

io密集型任務的主要特點就是大量涉及到網路、磁碟io的任務。這類任務對cpu的消耗很低，任務的大部分時間都在等待io操作完成，對於io密集型任務，任務數越多，cpu的效率就越高，但是也有乙個限度。比較理想的任務數是cpu核心數/(1-阻塞係數)，阻塞係數一般在0.8-0.9，所以任務數應為核心數的5倍或10倍。

python的執行緒會在遇到io操作時釋放gil，執行別的執行緒，所以python多執行緒對io密集型任務比較友好。

python雖然是有gil，但並不一定就是執行緒安全的。python在兩種情況下會釋放執行緒鎖，第一種，該執行緒在進入io操作之前，會主動釋放gil；第二種，直譯器不間斷的執行了1000位元組碼（python2）或執行15ms後（python3）後也會釋放gil。所以乙個執行緒會隨時釋放gil，那麼它就不是執行緒安全的。

先看第一種情況，假設執行緒a進入了io操作時釋放了執行緒鎖，由於a的io操作等待時間不確定，所以執行緒b一定會得到gil，這種情況下是執行緒安全的。

第二種情況，執行緒a在不間斷的執行了1000位元組碼（python2）或執行15ms後（python3）後釋放了gil，這個時候執行緒a會和執行緒b同時競爭gil，python3會提高b的優先順序，但是也並不是說b一定會得到gil。在這種情況下釋放gil，會出現執行緒安全問題。

這個首先要看一下python執行程式的方式，python在執行乙個程式之前，會先將程式轉換為位元組碼，然後直譯器會去執行位元組碼。

是否執行緒安全就會取決於釋放gil前的操作是否是乙個原子性的操作，或者說，釋放gil之前是否將一條python語句執行完了。

舉個例子

import dis
n =0
defadd()
:global n
n = n +
1return n
if __name__ ==
'__main__'
:    dis.dis(add)

執行這段**會輸出以下資訊

9           0 load_global              0 (n)
2 load_const               1 (1)
4 binary_add
6 store_global             0 (n)
10         8 load_global              0 (n)
10 return_value

可以看到，n = n + 1這條語句，會被翻譯成4條位元組碼，所以加法這個操作並不是原子性的。如果在釋放gil的時候，剛好執行到了4 binary_add這裡，還未將計算後的值賦值給n,那麼在另外乙個執行緒中執行的加法操作就會被這次的操作覆蓋掉。這就是執行緒不安全的情況。

Python的全域性鎖

Python的GIL全域性直譯器鎖

表鎖和全域性鎖

python全域性直譯器鎖 GIL 的問題

Python的全域性鎖

Python的GIL全域性直譯器鎖

表鎖和全域性鎖

python全域性直譯器鎖 GIL 的問題

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