冲出 GIL 牢笼，Python 解锁多线程新境界

后端

2024-01-23 08:18:50

突破 GIL 枷锁：解锁 Python 多线程的无限潜能

释放多核潜能

Python 作为一门解释型语言，一直饱受 GIL（全局解释器锁）的困扰。GIL 就像一把大锁，牢牢地把控着多线程同时执行 Python 字节码的权利。它就像一位严厉的老师，每次只能允许一个学生发言，而其他学生只能眼巴巴地等待。

GIL 的存在大大限制了 Python 在多核处理器上的性能发挥。当多个线程同时处理任务时，只有当前占据 GIL 的线程能够执行代码，其他线程只能干瞪眼。这就好比一台拥有多匹快马的马车，却只能让一匹马拉车，其他马只能在旁边打盹。

寻觅解方

为了突破 GIL 的枷锁，Python 社区一直在孜孜不倦地探索。众多解决方案应运而生，各有各的优势：

PyPy： PyPy 采用 JIT 编译器，将 Python 字节码转化为特定于当前平台的机器码。这就好比让 Python 马匹直接奔驰在平坦的大道上，省去了解释器这个中间商的翻译过程，速度自然提升。
Numba： Numba 则扮演着编译器的角色，把 Python 字节码翻译成 C 代码。C 代码再由 C 编译器转换成机器码，省去了 Python 解释器的繁琐步骤。
Cython： Cython 与 Numba 类似，只不过它将 Python 字节码编译成 C++ 代码。C++ 代码由 C++ 编译器转化为机器码，让 Python 马匹也能在 C++ 的高速公路上驰骋。

GIL v2：曙光初现

除了上述方案，Python 社区还在积极开发一种新的 GIL 实现——GIL v2。GIL v2 采用轻量级锁机制，允许多个线程同时执行 Python 字节码。这就好比同时放开多匹马的缰绳，让它们共同拉动马车，速度和效率都得到了极大提升。

GIL v2 目前仍处于开发阶段，但它代表着 Python 多线程未来的希望之光。一旦 GIL v2 正式推出，Python 将彻底摆脱 GIL 的束缚，真正成为一门支持多线程并发的高性能语言。

代码示例

在 GIL v2 推出之前，我们可以使用上述解决方案来提升多线程性能。以下示例展示了 PyPy 和 Numba 在并发任务处理中的优势：

# PyPy 示例
import pypyjit

# JIT 编译
pypyjit.set_param('max_inline_frames', 256)

# 并发任务
def task(i):
    print(f'任务 {i} 执行中')

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(task, range(10))

# Numba 示例
import numba

# JIT 编译
@numba.jit(nopython=True)
def task(i):
    print(f'任务 {i} 执行中')

# 并发任务
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(task, range(10))