python---gil锁的总结

解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁。

GIL的全名，Global Interpreter Lock。

解释:这个锁就是用来为了解决Cpython多线程中线程不安全问题引入的一个全局排它锁，它的作用就是在多线程情况下，保护共享资源，为了不让多个线程同时操作共享资源，导致不可预期的结果而加上的锁，在一个线程操作共享资源时，其他线程请求该资源，只能等待GIL解锁。这个设置在Cpython刚引入多线程概念的时候就有了，然后后续的各种包和组件开发都不可避免的受到了GIL的影响，所以有人会说，python在多线程处理的时候很慢。

照此理解，参看以下代码:

#-*-coding:utf-8-*-
total =0
def add():
    global total
    for i in range(1000000):
        total += 1
def desc():
    global total
    for i in range(1000000):
        total -= 1

import threading
thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)

thread1.start()
thread2.start()

print(total)

输出结果不为定值0，每次执行结果均不一致。

出现这种问题的原因是什么呢?

python的gil锁的释放

python中的一个线程对应于c语言中的一个线程，gil使得同一时刻只有一个线程在一个cpu上执行,无法将多个线程映射到多个cpu上执行；为解决这种不能充分利用cpu性能的问题,gil会有释放的机制，根据执行的字节码行数以及时间片段会释放gil，在遇到io操作时也会主动释放。

#-*-coding:utf-8-*-


total =0
def add():
    global total
    for i in range(1000000):
        total += 1
def desc():
    global total
    for i in range(1000000):
        total -= 1

import threading
thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)

thread1.start()
thread1.join()

thread2.start()
thread2.join()

print(total)

此时输出结果为:0

因为:thread.join()会检验线程池中的线程是否结束，没有结束就阻塞直到线程结束，如果结束则跳转执行下一个线程的join函数。

python---gil锁的总结

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