python GIL与伪多线程

梦里梦外; 2022-05-11 10:14 290阅读 0赞

[https://blog.csdn.net/B9Q8e64lO6mm/article/details/81031283][https_blog.csdn.net_B9Q8e64lO6mm_article_details_81031283]

为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？

有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL，GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。

多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们使用单线程来执行，完成时间会是多少？使用多线程又会是多少？

show me the code

# 任务
        def decrement(n):
            while n > 0:
                n -= 1

**单线程**

import time
         
        start = time.time()
        decrement(100000000)
        cost = time.time() - start
        >>> 6.541690826416016

在我的4核 CPU 计算机中，单线程所花的时间是 6.5 秒。可能有人会问，线程在哪里？其实任何程序运行时，默认都会有一个主线程在执行。

**多线程**

import threading
     
    start = time.time()
     
    t1 = threading.Thread(target=decrement, args=[50000000])
    t2 = threading.Thread(target=decrement, args=[50000000])
     
    t1.start() # 启动线程，执行任务
    t2.start() # 同上
     
    t1.join() # 主线程阻塞，直到t1执行完成，主线程继续往后执行
    t2.join() # 同上
     
    cost = time.time() - start
     
    >>>6.85541033744812

创建两个子线程 t1、t2，每个线程各执行 5 千万次减操作，等两个线程都执行完后，主线程终止程序运行。结果，两个线程以合作的方式执行是 6.8 秒，反而变慢了。按理来说，两个线程同时并行地运行在两个 CPU 之上，时间应该减半才对，现在不减反增。

**是什么原因导致多线程不快反慢的呢？**

> 在于 GIL ，在 Cpython 解释器（Python语言的主流解释器）中，有一把**全局解释锁**（Global Interpreter Lock）.  
> **在解释器解释执行 Python 代码时，先要得到这把锁**，意味着，**任何时候只可能有一个线程在执行代码**，其它线程要想获得 CPU执行代码指令，就必须先获得这把锁，**如果锁被其它线程占用了，那么该线程就只能等待**，直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。

因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，**即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换、锁机制处理**（获取锁，释放锁等），所以，多线程执行不快反慢。

**什么时候 GIL 被释放呢？**

> **当一个线程遇到 I/O 任务时，将释放GIL**。  
> **计算密集型（CPU-bound）线程执行 100 次解释器的计步（ticks）时**（计步可粗略看作 Python 虚拟机的指令），也会释放 GIL。可以通过sys.setcheckinterval()设置计步长度，sys.getcheckinterval()查看计步长度。  
> 相比单线程，这些多是多线程带来的额外开销。

**CPython 解释器为什么要这样设计？**

> 多线程是为了适应现代计算机硬件高速发展充分利用多核处理器的产物，通过**多线程使得 CPU 资源可以被高效利用起来**。

Python 诞生于1991年，那时候硬件配置远没有今天这样豪华，现在一台普通服务器32核64G内存都不是什么司空见惯的事，但是多线程有个问题，怎么**解决共享数据的同步、一致性问题**，因为，对于多个线程访问共享数据时，可能有两个线程同时修改一个数据情况，如果没有合适的机制保证数据的一致性，那么程序最终导致异常，所以，Python之父就搞了个全局的线程锁，**不管你数据有没有同步问题，反正一刀切，上个全局锁，保证数据安全。这也就是多线程鸡肋的原因，因为它没有细粒度的控制数据的安全，而是用一种简单粗暴的方式来解决。**

这种解决办法放在90年代，其实是没什么问题的，毕竟，那时候的硬件配置还很简陋，单核 CPU 还是主流，多线程的应用场景也不多，大部分时候还是以单线程的方式运行，**单线程不要涉及线程的上下文切换，效率反而比多线程更高**（在多核环境下，不适用此规则）。所以，采用 GIL 的方式来保证数据的一致性和安全，未必不可取，至少在当时是一种成本很低的实现方式。

**那么把 GIL 去掉可行吗？**

还真有人这么干多，但是结果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 两位哥们就创建了一个去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可变数据结构上把 GIL 替换为更为细粒度的锁。然而，做过了基准测试之后，去掉GIL的 Python 在单线程条件下执行效率将近慢了2倍。

Python之父表示：基于以上的考虑，去掉GIL没有太大的价值而不必花太多精力。

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## Python的应对 ##

Python 的应对很简单，以不变应万变。在最新的 python 3 中依然有 GIL。之所以不去掉，原因嘛，不外以下几点：

*  欲练神功，挥刀自宫：
    
    CPython 的 **GIL 本意是用来保护所有全局的解释器和环境状态变量的**。如果去掉 GIL，就\*\*需要多个更细粒度的锁对解释器的众多全局状态进行保护。\*\*或者采用 Lock-Free 算法。无论哪一种，要做到多线程安全都会比单使用 GIL 一个锁要难的多。而且改动的对象还是有 20 年历史的 CPython 代码树，更不论有这么多第三方的扩展也在依赖 GIL。对 Python 社区来说，这不异于挥刀自宫，重新来过。
 *  就算自宫，也未必成功：
    
    有位牛人曾经做了一个验证用的 CPython，**将 GIL 去掉，加入了更多的细粒度锁**。但是经过实际的测试，对单线程程序来说，这个版本有很大的**性能下降**，只有在利用的物理 CPU 超过一定数目后，才会比 GIL 版本的性能好。这也难怪。单线程本来就不需要什么锁。单就锁管理本身来说，锁 GIL 这个粗粒度的锁肯定比管理众多细粒度的锁要快的多。而现在绝大部分的 python 程序都是单线程的。再者，从需求来说，**使用 python 绝不是因为看中它的运算性能**。就算能利用多核，它的性能也不可能和 C/C++ 比肩。费了大力气把 GIL 拿掉，反而让大部分的程序都变慢了，这不是南辕北辙吗。
    
    难道 Python 这么优秀的语言真的仅仅因为改动困难和意义不大就放弃多核时代了吗？其实，不做改动最最重要的原因还在于：不用自宫，也一样能成功！
 *  其它神功

那除了切掉 GIL 外，果然还有方法让 Python 在多核时代活的滋润？让我们回到本文最初的那个问题：如何能让这个死循环的 Python 脚本在双核机器上占用 100％ 的 CPU？其实最简单的答案应该是：运行两个 python 死循环的程序！也就是说，用两个分别占满一个 CPU 内核的 python 进程来做到。确实，**多进程也是利用多个 CPU 的好方法**。**只是进程间内存地址空间独立，互相协同通信要比多线程麻烦很多。有感于此，Python 在 2.6 里新引入了 multiprocessing这个多进程标准库，让多进程的 python 程序编写简化到类似多线程的程度**，大大减轻了 GIL 带来的不能利用多核的尴尬。

这还只是一个方法，如果不想用多进程这样重量级的解决方案，还有个更彻底的方案，放弃 Python，改用 C/C++。当然，你也不用做的这么绝，**只需要把关键部分用 C/C++ 写成 Python 扩展**，其它部分还是用 Python 来写，让 Python 的归 Python，C 的归 C。一般计算密集性的程序都会用 C 代码编写并通过扩展的方式集成到 Python 脚本里（如 NumPy 模块）。在扩展里就完全可以用 C 创建原生线程，而且不用锁 GIL，充分利用 CPU 的计算资源了。不过，写 Python 扩展总是让人觉得很复杂。好在 **Python 还有另一种与 C 模块进行互通的机制 : ctypes**，**利用 ctypes 绕过 GIL**

ctypes 与 Python 扩展不同，它**可以让 Python 直接调用任意的 C 动态库的导出函数**。你所要做的只是用 ctypes 写些 python 代码即可。最酷的是，ctypes 会在调用 C 函数前释放 GIL。所以，我们可以通过 ctypes 和 C 动态库来让 python 充分利用物理内核的计算能力。让我们来实际验证一下，这次我们用 C 写一个死循环函数

extern"C"
    {
      void DeadLoop()
      {
        while (true);
      }
    }

用上面的 C 代码编译生成动态库 libdead\_loop.so （Windows 上是 dead\_loop.dll）

，接着就要利用 ctypes 来在 python 里 load 这个动态库，分别在主线程和新建线程里调用其中的 DeadLoop

from ctypes import *
    from threading import Thread
    
    lib = cdll.LoadLibrary("libdead_loop.so")
    t = Thread(target=lib.DeadLoop)
    t.start()
    
    lib.DeadLoop()

这回再看看 system monitor，Python 解释器进程有两个线程在跑，而且双核 CPU 全被占满了，ctypes 确实很给力！需要提醒的是，GIL 是被 ctypes 在调用 C 函数前释放的。但是 Python 解释器还是会在执行任意一段 Python 代码时锁 GIL 的。如果你使用 Python 的代码做为 C 函数的 callback，那么只要 Python 的 callback 方法被执行时，GIL 还是会跳出来的。比如下面的例子：

extern"C"
    {
      typedef void Callback();
      void Call(Callback* callback)
      {
        callback();
      }
    }
    
    from ctypes import *
    from threading import Thread
    
    def dead_loop():
        while True:
            pass
    
    lib = cdll.LoadLibrary("libcall.so")
    Callback = CFUNCTYPE(None)
    callback = Callback(dead_loop)
    
    t = Thread(target=lib.Call, args=(callback,))
    t.start()
    
    lib.Call(callback)

注意这里与上个例子的不同之处，这次的死循环是发生在 Python 代码里 (DeadLoop 函数) 而 C 代码只是负责去调用这个 callback 而已。运行这个例子，你会发现 CPU 占用率还是只有 50％ 不到。GIL 又起作用了。

其实，从上面的例子，我们还能看出 ctypes 的一个应用，那就是用 Python 写自动化测试用例，**通过 ctypes 直接调用 C 模块的接口来对这个模块进行黑盒测试**，哪怕是有关该模块 C 接口的多线程安全方面的测试，ctypes 也一样能做到。  
结语

虽然 CPython 的线程库封装了操作系统的原生线程，但却因为 GIL 的存在导致多线程不能利用多个 CPU 内核的计算能力。

> 好在现在 Python 有了**易经筋（multiprocessing）, 吸星大法（C 语言扩展机制）和独孤九剑（ctypes）**，足以应付多核时代的挑战，GIL 切还是不切已经不重要了，不是吗。

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