第十五章、Python多线程之信号量和GIL

1. 信号量(Semaphore)

信号量用来控制线程并发数的,Semaphore管理一个内置的计数 器,每当调用acquire()时-1,调用release()时+1。计数器不能小于0,当计数器为 0时,acquire()将阻塞线程至同步锁定状态,直到其他线程调用release()。其实就是控制最多几个线程可以操作同享资源。

import threading
import time semaphore = threading.Semaphore(5) def func():
if semaphore.acquire():
print (threading.currentThread().getName() + '获取共享资源')
time.sleep(2)
semaphore.release() for i in range(10)
t1 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
--------------------------------------------------
Thread-1获取共享资源
Thread-2获取共享资源
Thread-3获取共享资源
Thread-4获取共享资源
Thread-5获取共享资源 Thread-6获取共享资源
Thread-8获取共享资源
Thread-7获取共享资源
Thread-9获取共享资源
Thread-10获取共享资源

上面一个简单的例子就是创建10个线程,让每次只让5个线程去执行func函数。

结果:5个线程一批一批的执行打印,中间停格2s

2. GIL

含义:全局解释器锁 。

作用:无论你启多少个线程,你有多少个cpu, Python在执行的时候只会的在同一时刻只允许一个线程(线程之间有竞争)拿到GIL在一个cpu上运行,当线程遇到IO等待或到达者轮询时间的时候,cpu会做切换,把cpu的时间片让给其他线程执行,cpu切换需要消耗时间和资源,所以计算密集型的功能(比如加减乘除)不适合多线程,因为cpu线程切换太多,IO密集型比较适合多线程。

任务:

  • IO密集型(各个线程都会都各种的等待,如果有等待,线程切换是比较适合的),也可以采用可以用多进程+协程

  • 计算密集型(线程在计算时没有等待,这时候去切换,就是无用的切换),python不太适合开发这类功能

    ​ 我们前面举得例子里面模拟了sleep操作,其实就是相当于遇到IO,这种场景用多线程是可以增加性能的,但是如果我们用多线程来计算数据的计算,性能反而会降低。

证明一下:

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time #计算密集型
def work1():
res=0
for i in range(100000000): #1+8个0
res*=i if __name__ == '__main__':
t_list = []
start = time.time()
for i in range(4):
# t = Thread(target=work1)
t = Process(target=work1)
t_list.append(t)
t.start()
for t in t_list:
t.join()
end = time.time()
# print('多线程',end-start) # 多线程 15.413789510726929
print('多进程',end-start) # 多进程 4.711405515670776
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
# io密集型
def work1():
x = 1+1
time.sleep(5) if __name__ == '__main__':
t_list = []
start = time.time()
for i in range(4):
t = Thread(target=work1)
# t = Process(target=work1)
t_list.append(t)
t.start()
for t in t_list:
t.join()
end = time.time()
print('多线程',end-start) # 多线程 5.002625942230225
# print('多进程',end-start) # 多进程 5.660863399505615

说明:

在Cpython解释器中有一把GIL锁(全局解释器锁),GIl锁本质是一把互斥锁。
导致了同一个进程下,同一时间只能运行一个线程,无法利用多核优势.
同一个进程下多个线程只能实现并发不能实现并行.
为什么要有GIL?
因为cpython自带的垃圾回收机制不是线程安全的,所以要有GIL锁.
导致了同一个进程下,同一时间只能运行一个线程,无法利用多核优势.
分析:我们有四个任务需要处理,处理方式肯定是要玩出并发的效果,解决方案可以是:
方案一:开启四个进程
方案二:一个进程下,开启四个线程
计算密集型 推荐使用多进程
每个都要计算10s
多线程
在同一时刻只有一个线程会被执行,也就意味着每个10s都不能省,分开每个都要计算10s,共40.ns
多进程
可以并行的执行多个线程,10s+开启进程的时间

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