深入学习python多线程与GIL
python 多线程效率
在一台8核的CentOS上，用python 2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序。
import time
def fun(n):#CPU密集型的程序
while(n>0):
n -= 1
start_time = time.time()
fun(10000000)
print('{} s'.format(time.time() - start_time))#测量程序执行时间
测量三次程序的执行时间，平均时间为0.968370994秒。这就是一个线程执行一次fun(10000000)所需要的时间。
下面用两个线程并行来跑这段CPU密集型的程序。
import time
import threading
def fun(n):
while(n>0):
n -= 1
start_time = time.time()
t1 = threading.Thread( target=fun, args=(10000000,) )
t1.start()
t2 = threading.Thread( target=fun, args=(10000000,) )
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print('{} s'.format(time.time() - start_time))
测量三次程序的执行时间，平均时间为2.150056044秒。
为什么在8核的机器上，多线程执行时间并不比顺序执行快呢？
再做另一个实验，用下面的命令，把8核cpu中的7个核禁掉。
[xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu1/online [xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu2/online [xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu3/online [xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu4/online [xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu5/online [xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu6/online [xxx]# echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu7/online
然后在运行这个多线程的程序，三次平均时间为2.533491453秒。为什么多线程程序在多核上跑的时间只比单核快一点点呢？
这就要提到python程序多线程的实现机制了。
Python多线程实现机制
python的多线程机制，就是用C实现的真实系统中的线程。线程完全被操作系统控制。
python内部创建一个线程的步骤是这样的：
- 创建一个数据结构PyThreadState，其中含有一些解释器状态
- 调用pthread创建线程
- 执行线程函数
由于python是解释形动态语言，所以在实现线程时，需要PyThreadState结构来保存一些信息：
- 当前的stack frame (对python代码)
- 当前的递归深度
- 线程ID
- 可选的tracing/profiling/debugging hooks
PyThreadState是C语言实现的一个结构体（摘自[2]）：
typedef struct _ts {
struct _ts *next; # 链表指正
PyInterpreterState *interp; # 解释器状态
struct _frame *frame; # 当前的stack frame
int recursion_depth; # 当前的递归深度
int tracing;
int use_tracing;
Py_tracefunc c_profilefunc;
Py_tracefunc c_tracefunc;
PyObject *c_profileobj;
PyObject *c_traceobj;
PyObject *curexc_type;
PyObject *curexc_value;
PyObject *curexc_traceback;
PyObject *exc_type;
PyObject *exc_value;
PyObject *exc_traceback;
PyObject *dict;
int tick_counter;
int gilstate_counter;
PyObject *async_exc;
long thread_id; # 线程ID
} PyThreadState;
从目前最新的python源码中来看，这个结构体中的内容已经有所改变，但记录解释器状态的指针PyInterpreterState *interp依然存在。
python解释器实现时，用了一个全局变量(_PyThreadState_Current)
[https://github.com/python/cpython/blob/3.1/Python/pystate.c]（python3.1和之前的代码中都存在，python3.2就有所不同了）
PyThreadState *_PyThreadState_Current = NULL;
_PyThreadState_Current指向当前执行线程的PyThreadState数据结构。解释器通过这个变量，来获取当前所执行线程的信息。
python程序中，有一个全局解释器锁GIL来控制线程的执行，每一个时刻只允许一个线程执行。
GIL的行为
GIL最基本的行为只有下面两个：
- 当前执行的线程持有GIL
- 线程遇到I/O阻塞时，会释放GIL。（阻塞等待时，就释放GIL，给另一个线程执行的机会）
那么，如果遇到CPU密集型的线程，一直占用CPU，不会被I/O阻塞，是不是其它线程就没有机会执行了呢？
非也，为了避免这种情况，解释器还会周期性的check并执行线程调度。
解释器周期性check行为，做的就是下面这3件事：
- 复位tick计数器
- 在主线程中，检查有没有需要处理的信号
- 让当前执行线程释放(Release)GIL，让其他线程获取(acquire)GIL并执行（给其他线程执行的机会）
而解释器check的周期，默认是100个tick。解释器的tick并不是基于时间的，每个tick大致相当于一条汇编指令的执行时间。
从解释器的check行为中可以看到，只有主线程中会处理信号，子线程中都不处理信号。所以python多线程程序，会给人一种无法处理Ctrl+C的假象，因为大部分情况下主线程被block住了，无法处理SIGINT信号。
注意python中并没有实现线程调度，python的多线程调度完全依赖于操作系统。所以python多线程编程中没有线程优先级等概念。
GIL的实现
python的GIL并不是简单的用lock实现的，GIL是用signal实现的。
- 线程获取(acquire)GIL前，先检查有没有被free，如果没有，就sleep等待signal
- 线程释放GIL时，还要发送signal
参考
[1] Understanding the Python GIL. http://dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf
[2] Inside the Python GIL. http://www.dabeaz.com/python/GIL.pdf
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
