GIL全局解释器锁

1.相信大家都知道python代码是不能直接被机器cpu识别和执行的,它要经过python解释器(也就是我们执行时候的python3 name.py)被编译成机器语言,python官方推荐的解释器是cpython也就是c语言写成的解释器;java写成的是Jpython。由于历史原因,没有考虑到Gindo没有考虑多任务这种情况,所以只有cpython中会有GIL这个东西,Jpython是没有。

2.这样导致cpython解释器执行多任务时,先进行抢锁,谁先上锁谁先执行,全局解释器锁也是锁,保证同一时间只有一个线程在做。所以我们看到的现象是多进程实现多任务时是两个CPU被占满,多线程实现的时候实际上是两个CPU加起来的和是一个CPU的100%。

3.得出结论所以多任务用cpython解释器多线程还不如用多进程;如果不是cpython解释器的话,那么就是我们之前得出的结论:多线程优于多进程;

问题1:具有IO密集型的操作建议用多线程(它能利用多线程中一个线程的等待时间,再去做别的事情);

     具有计算密集型的操作建议用多进程;

     协程也是IO密集型计算比较好;(协程:单线程中利用等待时间进行操作;多线程:这个线程中拿出来让另一个线程去做)

如何避免全局解释器锁:

  1. 换解释器,不使用Cpython解释器;
  2. 利用python的胶水语言特性用c或其他语言来替代python;

 一定要撸顺了,这是面试避免不了的!!!

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