您的位置:

python的全局锁问题(python 多线程 全局锁)

本文目录一览:

Python为什么要有全局锁

多进程和多线程 需要锁,不然会造成输出结果错乱。比如:同时print("hello world!"),会造成这样的结果:hehello worldllo world,会同时打印在一起。锁是避免出现这种情况。

请教一个关于python的全局锁的问题

解释器被一个全局解释器锁保护着,它确保任何时候都只有一个Python线程执行。

GIL最大的问题就是Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 (比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行)。

GIL只会影响到那些严重依赖CPU的程序(比如计算型的)

如果你的程序大部分只会设计到I/O,比如网络交互,那么使用多线程就很合适, 因为它们大部分时间都在等待。实际上,你完全可以放心的创建几千个Python线程, 现代操作系统运行这么多线程没有任何压力,没啥可担心的。

python 什么是全局解释器锁gil

什么是Python全局解释器锁(GIL)?

每个CPU在同一时间只能执行一个线程,那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器,使用权消失后才能使用全局解释器,即使多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用CPU,这样的机制称为全局解释器锁(GIL)。GIL的设计简化了CPython的实现,使得对象模型包括关键的内建类型,如:字典等,都是隐含的,可以并发访问的,锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持,但也损失了多处理器主机的并行计算能力。

Python全局解释器锁(GIL)是一种互斥锁或锁,仅允许一个线程持有Python解释器的控制权。

全局解释器锁的好处

1、避免了大量的加锁解锁的好处;

2、使数据更加安全,解决多线程间的数据完整性和状态同步。

全局解释器锁的劣势

多核处理器退化成单核处理器,只能并发不能并行。

Python全局解释器锁(GIL)的作用

多线程情况下必须存在资源的竞争,GIL是为了保证在解释器级别的线程唯一使用共享资源(cpu)。