十分鐘帶你了解惡名昭彰的那把鎖 –- Python GIL - 張逸于/yiyu0x

平行化就一定比較快嗎？答案可能跟你想像的不一樣。

在 Python 中有一個惡名昭彰的 GIL （Global Interperter Lock），若你沒有了解過它，那麼你的平行化程式很可能無法發揮預期的效能。

在這場議程中，你會了解何謂 GIL，以及如何善用這個大家所認為的缺點，並且了解到如何克服 GIL 所帶來的效能瓶頸。

先備知識

  • 寫過 Python
  • 知道 Thread 與 Process 有何差異
  • 對作業系統有基礎認識
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mutex: 互斥體（by Google 翻譯）

CPython 的實作才會有 GIL，保護 Python Object 不會被多個 Thread 同時操作
確保只有一個執行緒執行一條 byteCode

  • 釋放 GIL 的時間點：
    • Cooprative multitasking: 自己放棄
    • Preemptive multitasking: 作業系統依照調度演算法幫你停掉

time.sleep 裡面有包含一個 begin allow thread.

GIL 設計是為了 CPython 的撰寫，不是為了 Python 使用者

Python 自己寫多執行緒時，還是需要 Lock（但有些是 thread safe)

對 Python 來說每一條 bytecode 是 atomic

Use multiprocessing replace threading

或使用 asyncio, affinity 模組

或者換成 Jython, IronPython 直譯器

IO bound 程式還是可以用 threading(因為 io 本來就會釋放)

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