更新時(shí)間:2023-03-27 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
GIL是Python解釋器中的全局鎖(Global Interpreter Lock),它是一種機(jī)制,確保同一時(shí)刻只有一個(gè)線程在執(zhí)行Python代碼。在多線程程序中,因?yàn)镚IL的存在,多個(gè)線程并不能真正并行地執(zhí)行,而是通過競爭GIL的方式來實(shí)現(xiàn)對(duì)CPU的占用。這也是為什么Python中的多線程程序并不比單線程程序更快的原因之一。
以下是一個(gè)簡單的示例代碼,演示了GIL的作用:
import threading # 全局變量 count = 0 # 線程函數(shù) def add(): global count for i in range(1000000): count += 1 # 創(chuàng)建兩個(gè)線程 t1 = threading.Thread(target=add) t2 = threading.Thread(target=add) # 啟動(dòng)線程 t1.start() t2.start() # 等待線程結(jié)束 t1.join() t2.join() # 輸出結(jié)果 print("count = ", count)
在這個(gè)示例中,我們創(chuàng)建了兩個(gè)線程,每個(gè)線程都會(huì)執(zhí)行一個(gè)簡單的循環(huán),將計(jì)數(shù)器count加1,循環(huán)1000000次。如果Python中沒有GIL的話,我們期望最終的count值應(yīng)該是2000000。然而,實(shí)際運(yùn)行的結(jié)果很可能會(huì)小于這個(gè)值,因?yàn)閮蓚€(gè)線程在競爭GIL的時(shí)候,只有一個(gè)線程能夠真正地執(zhí)行Python代碼,而另一個(gè)線程則會(huì)被阻塞,等待GIL的釋放。這導(dǎo)致了多線程執(zhí)行時(shí)的性能瓶頸。
需要注意的是,GIL只存在于CPython解釋器中,因此其他解釋器,如Jython、IronPython、PyPy等,則不存在GIL的問題。