Python3基础之Python的GIL是什么、怎么来的、对性能(2)

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Python3基础之Python的GIL是什么、怎么来的、对性能(2)

				start_time = time.time()

				for tid in range(2):

				t = Thread(target=my_counter)

				t.start()

				thread_array[tid] = t

				for i in range(2):

				thread_array[i].join()

				end_time = time.time()

				print("Total time: {}".format(end_time - start_time))

				if __name__ == '__main__':

main()

下图就是测试结果

可以看到python在多线程的情况下居然比单线程整整慢了45%。按照之前的分析，即使是有GIL全局锁的存在，串行化的多线程也应该和单线程有一样的效率才对。那么怎么会有这么糟糕的结果呢？

让我们通过GIL的实现原理来分析这其中的原因。

当前GIL设计的缺陷

基于pcode数量的调度方式

按照Python社区的想法，操作系统本身的线程调度已经非常成熟稳定了，没有必要自己搞一套。所以Python的线程就是C语言的一个pthread，并通过操作系统调度算法进行调度（例如linux是CFS）。为了让各个线程能够平均利用CPU时间，python会计算当前已执行的微代码数量，达到一定阈值后就强制释放GIL。而这时也会触发一次操作系统的线程调度（当然是否真正进行上下文切换由操作系统自主决定）。

伪代码

while True:
acquire GIL
for i in 1000:
do something
release GIL
/* Give Operating System a chance to do thread scheduling */

这种模式在只有一个CPU核心的情况下毫无问题。任何一个线程被唤起时都能成功获得到GIL（因为只有释放了GIL才会引发线程调度）。但当CPU有多个核心的时候，问题就来了。从伪代码可以看到，从release GIL到acquire GIL之间几乎是没有间隙的。所以当其他在其他核心上的线程被唤醒时，大部分情况下主线程已经又再一次获取到GIL了。这个时候被唤醒执行的线程只能白白的浪费CPU时间，看着另一个线程拿着GIL欢快的执行着。然后达到切换时间后进入待调度状态，再被唤醒，再等待，以此往复恶性循环。

PS：当然这种实现方式是原始而丑陋的，Python的每个版本中也在逐渐改进GIL和线程调度之间的互动关系。例如先尝试持有GIL在做线程上下文切换，在IO等待时释放GIL等尝试。但是无法改变的是GIL的存在使得操作系统线程调度的这个本来就昂贵的操作变得更奢侈了。关于GIL影响的扩展阅读

为了直观的理解GIL对于多线程带来的性能影响，这里直接借用的一张测试结果图（见下图）。图中表示的是两个线程在双核CPU上得执行情况。两个线程均为CPU密集型运算线程。绿色部分表示该线程在运行，且在执行有用的计算，红色部分为线程被调度唤醒，但是无法获取GIL导致无法进行有效运算等待的时间。 GIL Performance 由图可见，GIL的存在导致多线程无法很好的立即多核CPU的并发处理能力。

那么Python的IO密集型线程能否从多线程中受益呢？我们来看下面这张测试结果。颜色代表的含义和上图一致。白色部分表示IO线程处于等待。可见，当IO线程收到数据包引起终端切换后，仍然由于一个CPU密集型线程的存在，导致无法获取GIL锁，从而进行无尽的循环等待。 GIL IO Performance

简单的总结下就是：Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。

如何避免受到GIL的影响

说了那么多，如果不说解决方案就仅仅是个科普帖，然并卵。GIL这么烂，有没有办法绕过呢？我们来看看有哪些现成的方案。

用multiprocessing替代Thread

multiprocessing库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为GIL而低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL，因此也不会出现进程之间的GIL争抢。

当然multiprocessing也不是万能良药。它的引入会增加程序实现时线程间数据通讯和同步的困难。就拿计数器来举例子，如果我们要多个线程累加同一个变量，对于thread来说，申明一个global变量，用thread.Lock的context包裹住三行就搞定了。而multiprocessing由于进程之间无法看到对方的数据，只能通过在主线程申明一个Queue，put再get或者用share memory的方法。这个额外的实现成本使得本来就非常痛苦的多线程程序编码，变得更加痛苦了。具体难点在哪有兴趣的读者可以扩展阅读这篇文章

用其他解析器

之前也提到了既然GIL只是CPython的产物，那么其他解析器是不是更好呢？没错，像JPython和IronPython这样的解析器由于实现语言的特性，他们不需要GIL的帮助。然而由于用了Java/C#用于解析器实现，他们也失去了利用社区众多C语言模块有用特性的机会。所以这些解析器也因此一直都比较小众。毕竟功能和性能大家在初期都会选择前者，Done is better than perfect。

所以没救了么？

当然Python社区也在非常努力的不断改进GIL，甚至是尝试去除GIL。并在各个小版本中有了不少的进步。有兴趣的读者可以扩展阅读这个Slide 另一个改进Reworking the GIL

将切换颗粒度从基于opcode计数改成基于时间片计数
避免最近一次释放GIL锁的线程再次被立即调度
新增线程优先级功能（高优先级线程可以迫使其他线程释放所持有的GIL锁）

总结

Python GIL其实是功能和性能之间权衡后的产物，它尤其存在的合理性，也有较难改变的客观因素。从本分的分析中，我们可以做以下一些简单的总结：

因为GIL的存在，只有IO Bound场景下得多线程会得到较好的性能
如果对并行计算性能较高的程序可以考虑把核心部分也成C模块，或者索性用其他语言实现
GIL在较长一段时间内将会继续存在，但是会不断对其进行改进

Reference

Python’s hardest problem Official documents about GIL Revisiting thread priorities and the new GIL

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