10 并发编程-(线程)-GIL全局解释器锁&死锁与递归锁

一、GIL全局解释器锁

1、引子

在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。

就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。>有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。

所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL

2、GIL介绍

GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。

可以肯定的一点是：保护不同的数据的安全，就应该加不同的锁。

要想了解GIL，首先确定一点：每次执行python程序，都会产生一个独立的进程。例如python test.py，python aaa.py，python bbb.py会产生3个不同的python进程

如果多个线程的target=work，那么执行流程是

多个线程先访问到解释器的代码，即拿到执行权限，然后将target的代码交给解释器的代码去执行

3、GIL与Lock

机智的同学可能会问到这个问题：Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了，为什么这里还需要lock?

首先，我们需要达成共识：锁的目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据

然后，我们可以得出结论：保护不同的数据就应该加不同的锁。

最后，问题就很明朗了，GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock，如下图

1、100个线程去抢GIL锁，即抢执行权限
2、肯定有一个线程先抢到GIL（暂且称为线程1），然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire()
3、极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL，然后开始运行，但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，被迫交出执行权限，即释放GIL
4、直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock，然后其他的线程再重复2 3 4的过程

4、GIL与多线程(计算密集型用多进程 I/O密集型用多线程)

应用：

`多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web`

`多进程用于计算密集型，如金融分析`

如果并发的多个任务是计算密集型：多进程效率高

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time
def work():
    res=0
    for i in range(100000000):
        res*=i

if __name__ == ‘__main__‘:
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为4核
    start=time.time()
    for i in range(4):
        p=Process(target=work) #耗时5s多
        p=Thread(target=work) #耗时18s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print(‘run time is %s‘ %(stop-start))

如果并发的多个任务是I/O密集型：多线程效率高

#如果并发的多个任务是I/O密集型：多线程效率高
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
    time.sleep(2)#类似i/o
    # print(‘===>‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为4核
    start=time.time()
    for i in range(400):
        p=Process(target=work) #耗时14s多,大部分时间耗费在创建进程上，
        #p=Thread(target=work) #耗时2s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print(‘run time is %s‘ %(stop-start))

二、死锁与递归锁

1、死锁现象

所谓死锁：是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。

此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁

from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print(‘\033[41m%s 拿到A锁\033[0m‘ %self.name)

        mutexB.acquire()
        print(‘\033[42m%s 拿到B锁\033[0m‘ %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print(‘\033[43m%s 拿到B锁\033[0m‘ %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print(‘\033[44m%s 拿到A锁\033[0m‘ %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()
执行效果

Thread-1 拿到A锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-2 拿到A锁 #出现死锁，整个程序阻塞住

Thread-1 拿到B锁后要去拿A锁，但A所在Thread-2手上
Thread-2 拿到A锁后要去拿B锁，但B锁在Thread-1手上

2、死锁的解决办法---递归锁

递归锁：可以连续acquire多次，每acquire一次计数器+1，只有计数为0时，才能被抢到

解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。

直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。

上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁，二者的区别是：递归锁可以连续acquire多次，而互斥锁只能acquire一次

# 递归锁:可以连续acquire多次，每acquire一次计数器+1，只有计数为0时，才能被抢到acquire
from threading import Thread,RLock
import time

mutexB=mutexA=RLock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.f1()
        self.f2()

    def f1(self):
        mutexA.acquire()
        print(‘%s 拿到了A锁‘ %self.name)

        mutexB.acquire()
        # 此时acquire 计数器为2
        print(‘%s 拿到了B锁‘ %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()
        # 此时acquire计数器为0 这样其他的线程才可以抢锁

    def f2(self):
        mutexB.acquire()
        print(‘%s 拿到了B锁‘ % self.name)
        time.sleep(1)

        mutexA.acquire()
        print(‘%s 拿到了A锁‘ % self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

Thread-1 拿到了A锁
Thread-1 拿到了B锁
Thread-1 拿到了B锁
Thread-1 拿到了A锁
Thread-2 拿到了A锁
Thread-2 拿到了B锁
Thread-2 拿到了B锁
Thread-2 拿到了A锁
Thread-4 拿到了A锁
Thread-4 拿到了B锁
Thread-4 拿到了B锁
Thread-4 拿到了A锁
Thread-6 拿到了A锁
Thread-6 拿到了B锁
Thread-6 拿到了B锁
Thread-6 拿到了A锁
Thread-8 拿到了A锁
Thread-8 拿到了B锁
Thread-8 拿到了B锁
Thread-8 拿到了A锁
Thread-10 拿到了A锁
Thread-10 拿到了B锁
Thread-10 拿到了B锁
Thread-10 拿到了A锁
Thread-5 拿到了A锁
Thread-5 拿到了B锁
Thread-5 拿到了B锁
Thread-5 拿到了A锁
Thread-9 拿到了A锁
Thread-9 拿到了B锁
Thread-9 拿到了B锁
Thread-9 拿到了A锁
Thread-7 拿到了A锁
Thread-7 拿到了B锁
Thread-7 拿到了B锁
Thread-7 拿到了A锁
Thread-3 拿到了A锁
Thread-3 拿到了B锁
Thread-3 拿到了B锁
Thread-3 拿到了A锁

原文地址：https://www.cnblogs.com/foremostxl/p/9734439.html

时间： 2024-08-06 22:15:22