熟悉python的都知道,在C语言写的python解释器中存在全局解释器锁,由于全局解释器锁的存在,在同一时间内,python解释器只能运行一个线程的代码,这大大影响了python多线程的性能。而这个解释器锁由于历史原因,现在几乎无法消除。
python GIL 之所以会影响多线程等性能,是因为在多线程的情况下,只有当线程获得了一个全局锁的时候,那么该线程的代码才能运行,而全局锁只有一个,所以使用python多线程,在同一时刻也只有一个线程在运行,因此在即使在多核的情况下也只能发挥出单核的性能。
既然python在同一时刻下只能运行一个线程的代码,那线程之间是如何调度的呢?
对于有io操作的线程,当一个线程在做io操作的时候,因为io操作不需要cpu,所以,这个时候,python会释放python全局锁,这样其他需要运行的线程就会使用该锁。
对于cpu密集型的线程,比如一个线程可能一直需要使用cpu做计算,那么python中会有一个执行指令的计数器,当一个线程执行了一定数量的指令时,该线程就会停止执行并让出当前的锁,这样其他的线程就可以执行代码了。
由上面可知,至少有两种情况python会做线程切换,一是一但有IO操作时,会有线程切换,二是当一个线程连续执行了一定数量的指令时,会出现线程切换。当然此处的线程切换不一定就一定会切换到其他线程执行,因为如果当前线程 优先级比较高的话,可能在让出锁以后,又继续获得锁,并优先执行。
在做科学计算的时候是用的单线程,因为这种计算是需要CPU一直做计算的,如果用多线程反而会降低计算速度。