소개:
단순성과 다양성으로 유명한 인기 프로그래밍 언어인 Python은 GIL(Global Interpreter Lock)을 사용하여 다중 스레드 Python 프로그램의 실행에 영향을 줍니다. 이 기사에서는 GIL의 복잡성, 병렬성에 미치는 영향, 한계를 해결하기 위한 전략을 자세히 살펴봅니다.
GIL(Global Interpreter Lock)에 대해 알아보세요.
GIL은 Python 바이트코드 실행을 CPython 인터프리터 내에서 한 번에 하나의 스레드로 제한하는 뮤텍스입니다. 이는 멀티 코어 시스템에서도 하나의 스레드만 동시에 Python 코드를 실행할 수 있음을 의미합니다. GIL은 메모리 관리를 단순화하고 메모리 손상을 방지하기 위해 도입되었지만 Python의 동시성 모델에 몇 가지 제한 사항을 적용합니다.
GIL의 한계:
제한된 병렬 처리: GIL은 특히 CPU 집약적인 작업의 경우 다중 CPU 코어를 최대한 활용하도록 다중 스레드 Python 프로그램의 기능을 제한합니다. 이는 계산 집약적인 애플리케이션의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
I/O 바인딩된 작업: I/O 바인딩된 작업은 멀티스레딩에서 이점이 적지만 Python 스레드는 I/O 작업이 완료되기를 기다리는 동안 GIL을 해제할 수 있으므로 여전히 이점이 있습니다.
솔루션 및 해결 방법:
멀티프로세싱: 멀티프로세싱 모듈은 각각 고유한 Python 인터프리터와 메모리 공간을 갖춘 별도의 프로세스를 생성하여 솔루션을 제공합니다. 프로세스는 GIL을 우회하여 CPU 집약적인 작업에 대한 진정한 병렬 처리를 가능하게 합니다. 이 접근 방식은 CPU 활용도를 최대화하지만 메모리 오버헤드가 더 높아질 수 있습니다.
비동기 프로그래밍: asyncio 모듈을 사용한 비동기 프로그래밍은 I/O 집약적인 작업에 대한 GIL의 제한 사항을 해결합니다. 이를 통해 단일 스레드는 전체 프로그램을 차단하지 않고도 여러 비동기 I/O 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.
외부 라이브러리 활용: NumPy, Cy