让 Python 真正支持多线程

Python 诞生至今已经32年了！如今它是 TOBIE 编程语言排行榜排名第一的语言，被广泛用于各种应用程序的开发。然而遗憾的是——Python 至今都缺乏对多线程的原生支持。好消息是 Python 3.12 将引入的“Per-Interpreter GIL”，彻底改变对多线程缺乏原生支持的情况。尽管距离 Python 3.12 的发布还有几个月的时间，但我已经通过最新的 CPython 代码实现了真正的多线程！

在本文中，我将深入探讨 Python 无法引入多线程的背后机制，以及如何使用子解释器 API 编写真正并发的 Python 代码。

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什么是多线程

要想理解为什么 Python 不支持多线程，首先需要了解什么是多线程，以及它是如何工作的。

简而言之，多线程是一种同时执行多个任务操作的方法。每个线程独立于其他线程运行，并且能够同时运行软件程序的特定部分。在可以同时执行多个任务的情况下，这种方法对于提高程序的整体性能和响应能力尤其适用。

很多人对多线程和多进程混淆分不清，这里做一个简单对比;

多线程

在现有进程中产生一个新线程
启动线程比启动进程快
内存在所有线程之间共享
通常需要互斥锁来控制对共享数据的访问
Python 中所有线程的一个 GIL（全局解释器锁）【这条非常重要，是导致 Python 不支持真正多线程的罪魁祸首】
线程并不能并行作业，而是在线程之间来回切换。

多进程

可以独立于其他进程启动一个新进程
启动进程比启动线程慢
进程之间不共享内存（与线程相比，启动进程时涉及更多内存，尽管子进程可以访问父进程的内存）
不需要互斥体
Python 中每个进程一个 GIL（全局解释器锁）

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为什么Python不支持多线程

Python 缺少多线程支持是由于全局解释器锁 (GIL)导致的。GIL 是一种保证一次只有一个线程可以执行 Python 字节码的机制。从本质上讲，这意味着即使 Python 进程中可以存在多个线程，它们也不能并发执行 Python 代码。这是因为 GIL 将解释器限制为单个线程，这会阻止其他线程执行 Python 代码。

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全局解释器锁的存在是因为 Python 采用了引用计数内存管理模型，当对象的引用计数为零时，它会删除对象。 GIL 保证即便是多个线程同时访问同一个对象的情况下，引用计数也是准确的。如果没有 GIL ，就会出现竞争，两个线程可能会同时尝试修改同一对象的引用计数，从而导致诸多内存问题。

一个让我吃惊的事实是：很多 Python 程序员居然不知道 Python 不支持真正的多线程。可能大多数 Python 的应用场景不需要用到多线程。Python 曾经被设计成一种用户友好的和可读性强的高级语言。因此，Python 缺少许多其他编程语言中常见的复杂和低级元素。虽然它是一个强大的工具，但现在 Python 应用越来越广，越来越多的场景和用例需要用多线程来提高效率或优化体验，因此引入真正的多线程是 Python 必须要面对并解决的紧急问题。

让Python真正支持多线程

子解释器

“Per-Interpreter GIL” 的引入让 Python 可以摆脱 GIL，真正实现多线程。

简单地说，GIL 或全局解释锁是一种互斥体，只允许一个线程控制 Python 解释器。这意味着即使您在 Python 中创建多个线程（例如使用 threading 模块），一次也只会运行一个线程。

随着“Per-Interpreter GIL”的引入，各个 Python 解释器不再共享同一个 GIL。这种隔离级别允许每个子解释器真正并行。这意味着，我们可以通过创建新的子解释器来绕过 Python 的并发限制，其中每个子解释器都有自己的 GIL（全局状态）。

有关子解释器和 Per-Interpreter GIL 更深入的解释，请参阅 PEP 684 。

安装

要使用这项最前沿的功能，我们需要安装最新的 Python 解释器，由于 Python 3.12 尚未发布，我们从最新的源代码构建：

git clone https://github.com/python/cpython.git
cd cpython

./configure --enable-optimizations --prefix=$(pwd)/python-3.12
make -s -j2
./python

C-API

安装好最新版本的 Python 解释器后，如何创建子解释器呢？

这里可能不要上点科技与狠活，因为子解释器不像 Python 模块一样直接导入可用，而是需要调用 C-API 才能使用。

正如 PEP-684 中指出的那样：

“…这是一项高级功能，适用于 C-API 的一小部分用户。”

Per-Interpreter GIL 目前只能通过 C-API 使用，因此没有面向 Python 开发人员的直接接口。Python 接口预计将随 PEP 554 一起提供。PEP 554目前还在讨论中，并没有决议通过。如果通过的话，应该会出现在 Python 3.13 中。在那之前我们将不得不用科技与狠活来实现子解释器。

虽然这部分没有文档，也没有可以直接导入的文档化模块，但 CPython 代码库中的一些零碎信息向我们展示了很多如何使用它的信息。

这里有 2 个选择：

我们可以使用 C 语言实现的 _xxsubinterpreters 模块（因为是用 C 实现的内部模块，所以名字很奇怪）。
```
import _xxsubinterpreters as interpreters
```
或者我们可以用 CPython 的测试模块，里面有用于测试的示例解释器（和通道）类。
```
from test.support import interpreters
```

下面演示中我将采用第二种方式。

我们已经找到了子解释器，但我们还需要从 Python 的测试模块中引入一些辅助函数，我们将使用这些函数将代码传递给子解释器：

from textwrap import dedent
import os

def _captured_script(script):
    r, w = os.pipe()
    indented = script.replace('\n', '\n                ')
    wrapped = dedent(f"""
        import contextlib
        with open({
      
      w}, 'w', encoding="utf-8") as spipe:
            with contextlib.redirect_stdout(spipe):
                {
      
      indented}
        """)
    return wrapped, open(r, encoding="utf-8")


def _run_output(interp, request, channels=None):
    script, rpipe = _captured_script(request)
    with rpipe:
        interp.run(script, channels=channels)
        return rpipe.read()

将 interpreters 模块和上面的辅助函数放在一起，我们即可生成我们的第一个子解释器：

from test.support import interpreters

main = interpreters.get_main()
print(f"主解释器ID: {
      
      main}")
# 主解释器ID: Interpreter(id=0, isolated=None)

interp = interpreters.create()

print(f"子解释器ID: {
      
      interp}")
# 主解释器ID: Interpreter(id=1, isolated=True)


code = dedent("""
            from test.support import interpreters
            cur = interpreters.get_current()
            print(cur.id)
            """)

out = _run_output(interp, code)

print(f"所有解释器: {
      
      interpreters.list_all()}")
# 所有解释器: [Interpreter(id=0, isolated=None), Interpreter(id=1, isolated=None)]
print(f"Output: {
      
      out}")  # 'print(cur.id)'的执行结果
# Output: 1

如上面代码所示，生成和运行新解释器的一种方法是使用 create 函数，然后将解释器与我们要执行的代码一起传递给 _run_output 辅助函数。

interpreters 中有个 run 方法，可以直接调用 interpreters 的 run 方法执行代码，这样代码会更加直观：

interp = interpreters.create()
interp.run(code)

然而，当我们再次尝试运行上述代码片段，程序会报错：

Fatal Python error: PyInterpreterState_Delete: remaining subinterpreters
Python runtime state: finalizing (tstate=0x000055b5926bf398)

错误信息可以看到，是因为已经存在子解释器造成的。为了解决这个问题，我们还需要清理所有用完的解释器：

def cleanup_interpreters():
    for i in interpreters.list_all():
        if i.id == 0:  # 主解释器
            continue
        try:
            print(f"清理解释器: {
      
      i}")
            i.close()
        except RuntimeError:
            pass  # 已经销毁

cleanup_interpreters()
# 清理解释器: Interpreter(id=1, isolated=None)
# 清理解释器: Interpreter(id=2, isolated=None)

线程化

虽然上面的代码直接使用工具函数可以正常启动子解释器，但是代码稍微有点复杂。实际使用中我们希望子解释器运行独立任务，所以将子解释器封装成 thread 调用会更加方便好理解。

import threading

def run_in_thread():
    t = threading.Thread(target=interpreters.create)
    print(t)
    t.start()
    print(t)
    t.join()
    print(t)

run_in_thread()
run_in_thread()

# <Thread(Thread-1 (create), initial)>
# <Thread(Thread-1 (create), started 139772371633728)>
# <Thread(Thread-1 (create), stopped 139772371633728)>
# <Thread(Thread-2 (create), initial)>
# <Thread(Thread-2 (create), started 139772371633728)>
# <Thread(Thread-2 (create), stopped 139772371633728)>

上面的代码主要将 interpreters.create 函数传递给 threading.Thread，它会自动在线程内生成新的子解释器。

我们还可以将这两种方法结合起来，并将辅助函数传递给 threading.Thread：

import time

def run_in_thread():
    interp = interpreters.create(isolated=True)
    t = threading.Thread(target=_run_output, args=(interp, dedent("""
            import _xxsubinterpreters as _interpreters
            cur = _interpreters.get_current()
            
            import time
            time.sleep(2)
           
            assert isinstance(cur, _interpreters.InterpreterID)
            """)))
    print(f"创建线程: {
      
      t}")
    t.start()
    return t

t1 = run_in_thread()
print(f"第一次运行线程: {
      
      t1}")
t2 = run_in_thread()
print(f"第二次运行线程: {
      
      t2}")
time.sleep(4)  # 休眠一会儿，让线程执行结束

cleanup_interpreters()

上面代码中，我们没有使用 test.support 模块，而是演示了如何使用 _xxsubinterpreters 模块。我们还在每个线程中休眠 2 秒来模拟一些“工作”。注意，我们这里我们没有在线程上调用 join，只是在解释器完成时清理它们。

通道

如果我们更深入地研究 CPython 测试模块，我们还会发现 RecvChannel 和 SendChannel 类。这两个类实现了类似 Go 语言的通道。使用它们：

r, s = interpreters.create_channel()

print(f"Channel: {
      
      r}, {
      
      s}")
# Channel: RecvChannel(id=0), SendChannel(id=0)

orig = b'hello'
s.send_nowait(orig)
obj = r.recv()
print(f"Received: {
      
      obj}")
# Received: b'hello'

cleanup_interpreters()

上面代码创建一个带有接收端（r）和发送端（s）的通道。然后我们使用 send_nowait 将数据传递出去，并在另一端使用 recv 函数读取它。这个通道来自子解释器，用完后需要进行清理。

子解释器配置

最后，我们可以通过 test.support 模块调整子解释器的选项。这些选项通常需要在 C 代码中调整，我发现 test.support 模块提供了 run_in_subinterp_with_config 方法可以轻松设置解释器的选项：

import test.support

def run_in_thread(script):
    test.support.run_in_subinterp_with_config(
        script,
        use_main_obmalloc=True,
        allow_fork=True,
        allow_exec=True,
        allow_threads=True,
        allow_daemon_threads=False,
        check_multi_interp_extensions=False,
        own_gil=True,
    )

code = dedent(f"""
            from test.support import interpreters
            cur = interpreters.get_current()
            print(cur)
            """)

run_in_thread(code)
# Interpreter(id=7, isolated=None)
run_in_thread(code)
# Interpreter(id=8, isolated=None)

这个函数是 C 函数的 Python API 封装。它提供了一些子解释器选项，例如 own_gil，用于指定子解释器是否有自己的 GIL。

结论

我很高兴 Python 终于能够实现真正的线程了！

然而——正如你看到的那样——目前的API 并不易用，因此除非你具有 C 专业知识或非常迫切需要子解释器，否则我不建议你将上面的方法用于生产环境。或者，你可以尝试一下 extrainterpreters 项目，它为子解释器提供了更友好的 Python API。

虽然子解释器对于普通 Python 开发人员来说很难使用，但我相信工具/库开发人员会很好地利用它，我们期待看到更多库借助子解释器有出色的性能优化。

让 Python 真正支持多线程

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什么是多线程

为什么Python不支持多线程

让Python真正支持多线程

子解释器

安装

C-API

线程化

通道

子解释器配置

结论

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