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本章内容: 1.什么是GIL 2.GIL带来的问题 3.为什么需要GIL 4.关于GIL的性能讨论 5.自定义的线程互斥锁与GIL的区别 6.线程池与进程池 7.同步异步,阻塞非阻塞 一.什么是GIL 官方解释: ''' In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once.…
一.GIL - 全局解释器锁   有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行:由于线程不能使用cpu多核,可以开多个进程实现线程的并发,因为每个进程都会含有一个线程,每个进程都有自己的GIL锁.               ① py文件产生了多个线程,到达解释器             ② 由于GIL锁问题,所以只能执行一个线程,先调用一个线程,进行编译器编译成 .pyc字节码             ③ 字节码进入虚拟机形成机器码             ④ 机器码由cpu执行  …
该文章是一个系列文章,是本人在Android开发的漫漫长途上的一点感想和记录,如果能给各位看官带来一丝启发或者帮助,那真是极好的. 前言 前一篇Android并发编程开篇呢,主要是简单介绍一下线程以及JMM,虽然文章不长,但却是理解后续文章的基础.本篇文章介绍多线程与锁. 深入认识Java中的Thread Thread的三种启动方式上篇文章已经说了,下面呢,我们继续看看Thread这个类. 线程的状态 Java中线程的状态分为6种. 初始(NEW):新创建了一个线程对象,但还没有调用start(…
一.GIL 二.关于GIL性能的讨论 三.计算密集测试 四.IO密集测试 五.GIL与互斥锁 六.TCP客户端 七.进程池 八.进程什么时候算是空闲 九.线程池 一.GIL GIL Global Interpreter Lock 全局解释器锁 锁就是线程里面那个锁 锁是为了避免资源竞争造成数据的错乱 python程序的执行过程 1.启动解释器进程 python.exe 2.解析你的py文件并执行它 每个py程序中都必须有解释器参与 解释器其实就是一堆代码 相当于多个线程要调用同一个解释器代码 共…
GIL与Lock 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,为什么这里还需要互斥锁lock? 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 GIT保证了一个进程内有多个线程,只有一个线程执行,保证python垃圾回收线程安全 结论:保护不同的数据就应该加不同的锁,针对不同的数据就应该加不同锁. 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(垃圾回收线程)),后者是保护用户自己开…
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…
一 介绍 ''' 定义: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, si…
GIL与多线程 有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行 多进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势 1.cpu到底是用来做计算的,还是用来做I/O的? 2.多个cpu,意味着可以有多个核并行完成计算,所以多核提升的是计算性能,cpu越多计算性能越高 3.无论是多核还是单核CPU ,每个cpu一旦遇到I/O阻塞,仍然需要等待,所以多核对I/O操作没什么用处 CPU用来计算 结论: 1.对计算来说,cpu越多越好,但是对于I/O来说,再多的cp…
互斥锁 并行变成串行,牺牲效率 保证数据安全,实现局部串行 保护不同的数据,应该加不同的锁 现在一个进程 可以有多个线程 所有线程都共享进程的地址空间 实现数据共享 共享带来问题就会出现竞争 竞争就会出现改乱数据 每个子线程都去执行task函数 代码 都拿到n=99 这种方法效率高 ,但是导致数据不安全 并发执行 from threading import Thread import time n = 100 def task(): # 定义全局变量 global n tmp = n time.…
线程理论 python 并发编程 多线程 开启线程的两种方式 python 并发编程 多线程与多进程的区别 python 并发编程 多线程 Thread对象的其他属性或方法 python 并发编程 多线程 守护线程 python 并发编程 多线程 互斥锁 python GIL解释器锁与互斥锁 python 并发编程 多线程 死锁现象与递归锁 python 并发编程 多线程 信号量 python 并发编程 多线程 event python 并发编程 多线程 定时器 python 并发编程 多线程…