Python多进程,多线程及GIL全局解释器锁实例分析

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1. 并发与并行

• 所谓的并行（Parallelism），就是多个彼此独立的任务可以同时一起执行，彼此并不相互干扰，并行强调的是同时且独立的运行，彼此不需要协作。

• 而所谓并发（Concurrency），则是多个任务彼此交替执行，但是同一时间只能有一个处于运行状态，并发执行强调任务之间的彼此协作。

并发通常被误解为并行，并发实际是隐式的调度独立的代码，以协作的方式运行。比如在等待IO线程完成IO操作之前，可以启动IO线程之外的其他独立代码同步执行其他操作。

关于并发、并行的图示，如下：

由于CPython解释器中的全局解释器锁（GIL，Global Interpreter Lock）的存在，所以Python中的并行实际上是一种假并行，并不是真正意义上的同时独立运行。

2. 线程与进程的应用场景

进程（Process）是操作系统层面的一个抽象概念，它是运行代码创建出来的、加载到内存中运行的程序。电脑上通常运行着多个进程，这些进程之间是彼此独立运行的。

线程（Thread）是操作系统可以调度的最小运行程序单位，其包含在进程中，一个进程中通常至少包含1个线程，一些进程中会包含多个线程。多个线程运行的都是父进程的相同代码，理想情况下，这些线程是并行执行的，但由于GIL的存在，所以它们实际上是交替执行的，并不是真正意义上的独立、并行的执行的。

下表是进程与线程的对比：

对于IO密集型的操作，更适合使用多线程编程的方式来解决问题；对于CPU密集型的操作，则更适合使用多进程编程的方式来解决问题。

2.1. 并行/并发编程相关的技术栈

Python中提供了一些模块用于实现并行/并发编程，具体如下所示：

threading：Python中进行多线程编程的标准库，是一个对_thread进行再封装的高级模块。multiprocessing：类似于threading模块，提供的API接口也与threading模块类似，不同的是它进行多进程编程。concurrent.futures：标准库中的一个模块，在线程编程模块的基础上抽象出来的更高级实现，且该模块的编程为异步模式。queue：任务队列模块，queue中提供的队列是线程安全的，所以可以使用这个模块进行线程之间进行安全的数据交换操作。不支持分布式。celery：一个高级的分布式任务队列，通过multiprocessing模块或者gevent模块可以实现队列中人物的并发执行。支持多节点之间的分布式计算。 2.2. 通过编码比较多进程与多线程的执行效果

在下面的代码中，定义了两个函数：only_sleep()以及crunch_numbers()，前者用于模拟IO密集型操作（需要频繁中断），后者用于模拟CPU密集型操作。

然后在串行调用、多线程的方式调用、多进程的方式调用，三种不同的执行环境中，比较各个函数的执行效率情况。

具体代码以及执行结果如下所示：

import time
import datetime
import logging
import threading
import multiprocessing

FORMAT = "%(asctime)s [%(processName)s %(process)d] %(threadName)s %(thread)d <=%(message)s=>"
logging.basicConfig(format=FORMAT, level=logging.INFO, datefmt='%H:%M:%S')
def only_sleep():
	"""
	模拟IO阻塞型操作，此时多线程优势明显

	:return:
	"""
	logging.info('in only_sleep function')
	time.sleep(1)
def crunch_numbers():
	"""
	模拟CPU密集型操作，此时多进程优势明显
	:return:
	"""
	logging.info('in crunch_numbers function')
	x = 0
	while x < 1000000:
    	x += 1
if __name__ == '__main__':
	work_repeat = 4
	print('==>> only_sleep function test')
	count = 0
	for func in (only_sleep, crunch_numbers):
    	count += 1
	    # run tasks serially
    	start1 = datetime.datetime.now()
	    for i in range(work_repeat):
    	    func()
	    stop1 = datetime.datetime.now()
    	delta1 = (stop1 - start1).total_seconds()
	    print('Serial Execution takes {} seconds~'.format(delta1))

    	# run tasks with multi-threads
	    start2 = datetime.datetime.now()
    	thread_lst = [threading.Thread(target=func, name='thread-worker' + str(i)) for i in range(work_repeat)]
	    [thd.start() for thd in thread_lst]
    	[thd.join() for thd in thread_lst]
	    stop2 = datetime.datetime.now()
    	delta2 = (stop2 - start2).total_seconds()
	    print('Multi-Threads takes {} seconds~'.format(delta2))
    	# run tasks with multiprocessing
	    start3 = datetime.datetime.now()
    	proc_lst = [multiprocessing.Process(target=func, name='process-worker' + str(i)) for i in range(work_repeat)]
	    [thd.start() for thd in proc_lst]
    	[thd.join() for thd in proc_lst]
	    stop3 = datetime.datetime.now()
    	delta3 = (stop3 - start3).total_seconds()
	    print('Multi-Processing takes {} seconds~'.format(delta3))
    	if count == 1:
        	print('\n', '*.' * 30, end='\n\n')
	        print('==>> crunch_numbers function test')

上述代码的执行结果如下：

23:55:51 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in only_sleep function=>
==>> only_sleep function test
23:55:52 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in only_sleep function=>
23:55:53 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in only_sleep function=>
23:55:54 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in only_sleep function=>
23:55:55 [MainProcess 568124] thread-worker0 553012 <=in only_sleep function=>
23:55:55 [MainProcess 568124] thread-worker1 567212 <=in only_sleep function=>
23:55:55 [MainProcess 568124] thread-worker2 547252 <=in only_sleep function=>
23:55:55 [MainProcess 568124] thread-worker3 561892 <=in only_sleep function=>
Serial Execution takes 4.022761 seconds~
Multi-Threads takes 1.01416 seconds~
23:55:56 [process-worker0 563068] MainThread 567480 <=in only_sleep function=>
23:55:56 [process-worker1 567080] MainThread 567628 <=in only_sleep function=>
23:55:56 [process-worker2 567868] MainThread 563656 <=in only_sleep function=>
23:55:56 [process-worker3 567444] MainThread 566436 <=in only_sleep function=>
23:55:57 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in crunch_numbers function=>
Multi-Processing takes 1.11466 seconds~

*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.*.

==>> crunch_numbers function test
23:55:57 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in crunch_numbers function=>
23:55:57 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in crunch_numbers function=>
23:55:57 [MainProcess 568124] MainThread 182168 <=in crunch_numbers function=>
Serial Execution takes 0.1786 seconds~
23:55:57 [MainProcess 568124] thread-worker0 567412 <=in crunch_numbers function=>
23:55:57 [MainProcess 568124] thread-worker1 566468 <=in crunch_numbers function=>
23:55:57 [MainProcess 568124] thread-worker2 565272 <=in crunch_numbers function=>
23:55:57 [MainProcess 568124] thread-worker3 568044 <=in crunch_numbers function=>
Multi-Threads takes 0.195057 seconds~
23:55:58 [process-worker0 567652] MainThread 561892 <=in crunch_numbers function=>
23:55:58 [process-worker1 553012] MainThread 547252 <=in crunch_numbers function=>
23:55:58 [process-worker2 554024] MainThread 556500 <=in crunch_numbers function=>
23:55:58 [process-worker3 565004] MainThread 566108 <=in crunch_numbers function=>
Multi-Processing takes 0.155246 seconds~

Process finished with exit code 0

从上述执行结果中可以看出：

上述代码的执行结果也验证了此前的结论：对于IO密集型操作，适合使用多线程编程的方式解决问题；而对于CPU密集型的操作，则适合使用多进程编程的方式解决问题。

3. Python中的GIL是什么，它影响什么

GIL是CPython中实现的全局解释器锁 (Global Interpreter Lock)，由于CPython是使用最广泛的Python解释器，所以GIL也是Python世界中最饱受争议的一个主题。

GIL是互斥锁，其目的是为了确保线程安全，正是因为有了GIL，所以可以很方便的与外部非线程安全的模块或者库结合起来。但是这也是有代价的，由于有了GIL，所以导致Python中的并行并不是真正意义上的并行，所以也就无法同时创建两个使用相同代码段的线程，相同代码的线程只能有一个处于执行状态。因为GIL互斥锁，相同代码访问的数据会被加锁，只有当一个线程释放锁之后，相同代码的另一个线程才能访问未被加锁的数据。

所以Python中的多线程是相互交替执行的，并不是真正的并行执行的。但是在CPython之外的一些库，是可以实现真正意义上的并行的，比如numpy这个数据处理常用的库。

感谢各位的阅读，以上就是“Python多进程,多线程及GIL全局解释器锁实例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python多进程,多线程及GIL全局解释器锁实例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！