GIL을 사용하여 Python 멀티스레딩 성능 병목 현상을 해결하는 방법
소개:
Python은 널리 사용되는 프로그래밍 언어이지만 다중 스레딩, 즉 Global Interpreter Lock(Global Interpreter Lock, 줄여서 GIL)의 성능 병목 현상이 있습니다. GIL은 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 허용하기 때문에 Python의 다중 스레드 병렬 처리를 제한합니다. 이 기사에서는 GIL의 작동 방식을 소개하고 GIL을 사용하여 Python의 멀티스레딩 성능 병목 현상을 해결하는 몇 가지 방법을 제공합니다.
1. GIL 작동 방식
GIL은 Python의 개체 메모리 모델을 보호하기 위해 도입된 메커니즘입니다. Python에서 각 스레드는 Python 코드를 실행하기 전에 Python 바이트코드를 실행하기 전에 GIL을 획득해야 합니다. 이는 인터프리터 구현을 단순화하고 경우에 따라 성능을 향상시키는 이점이 있습니다. 그러나 이것은 또한 여러 스레드의 병렬 성능을 제한합니다.
2. GIL로 인한 성능 문제
GIL의 존재로 인해 여러 스레드가 동시에 Python 바이트 코드를 실행할 수 없으므로 다중 스레드 환경에서 성능 문제가 발생합니다. 특히 멀티스레딩을 사용하여 CPU 집약적인 작업을 수행할 때 실제로는 하나의 스레드만 실행되고 다른 스레드는 GIL 릴리스를 기다리고 있습니다. 이로 인해 CPU 집약적인 작업에서 멀티스레딩의 명백한 성능 이점이 없습니다.
3. 멀티스레딩 대신 멀티프로세스 사용
GIL이 있기 때문에 파이썬 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 멀티스레딩을 사용하는 것은 현명하지 않습니다. 다중 프로세스는 다중 코어 CPU의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용할 수 있으므로 다중 프로세스를 사용하는 것이 더 좋습니다. 다음은 다중 처리를 사용하는 샘플 코드입니다.
import multiprocessing
def square(x):
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(square, inputs)
print(results)위의 코드에서 multiprocessing모듈은 프로세스 풀을 생성하는 데 사용되며 함수는 map메서드를 통해 여러 프로세스에서 병렬로 실행됩니다 square. 이러한 방식으로 멀티 코어 CPU의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용할 수 있으므로 프로그램의 실행 효율성이 향상됩니다.
넷째, C 확장을 사용하여 GIL을 우회
GIL 성능 병목 현상에 대한 또 다른 솔루션은 C 확장을 사용하여 GIL을 우회하는 것입니다. 구체적인 방법은 성능에 민감한 일부 작업을 C 언어로 작성하고 이러한 작업을 C 확장을 사용하여 실행하는 것입니다. 다음은 C 확장을 사용하는 샘플 코드입니다.
from ctypes import pythonapi, Py_DecRef
def square(x):
Py_DecRef(pythonapi.PyInt_FromLong(x))
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(square, inputs)
print(results)위 코드에서 ctypesC언어로 작성된 함수는 모듈을 이용하여 호출하고 PyInt_FromLong, GIL은 수동으로 해제한다. 이러한 방식으로 GIL 제한을 우회하고 성능에 민감한 작업에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
결론:
GIL은 Python 멀티스레딩 성능 병목 현상의 주요 원인이며, CPU 집약적인 작업에서 멀티스레딩 성능을 제한합니다. 그러나 다중 처리를 사용하여 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있으며 C 확장을 사용하여 GIL 제한을 우회할 수 있습니다. 실제 적용에서는 특정 상황에 따라 최상의 성능을 얻기 위해 적절한 솔루션을 선택해야 합니다.
위는 GIL을 사용하여 Python 멀티 스레드 성능 병목 현상을 해결하는 방법에 대한 자세한 내용입니다.