Python之如何避免受到GIL的影响

GIL这么烂，有没有办法绕过呢?我们来看看有哪些现成的python方案。

用multiprocess替代Thread

multiprocess库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为GIL而低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL，因此也不会出现进程之间的GIL争抢。

当然multiprocess也不是万能良药。它的引入会增加程序实现时线程间数据通讯和同步的困难。就拿计数器来举例子，如果我们要多个线程累加同一个变量，对于thread来说，申明一个global变量，用thread.Lock的context包裹住三行就搞定了。而multiprocess由于进程之间无法看到对方的数据，只能通过在主线程申明一个Queue，put再get或者用sharememory的方法。这个额外的实现成本使得本来就非常痛苦的多线程程序编码，变得更加痛苦了。

用其他解析器

之前也提到了既然GIL只是CPython的产物，那么其他解析器是不是更好呢?没错，像JPython和IronPython这样的解析器由于实现语言的特性，他们不需要GIL的帮助。然而由于用了Java/C#用于解析器实现，他们也失去了利用社区众多C语言模块有用特性的机会。所以这些解析器也因此一直都比较小众。毕竟功能和性能大家在初期都会选择前者，Doneisbetterthanperfect。

所以没救了么?

当然Python社区也在非常努力的不断改进GIL，甚至是尝试去除GIL。并在各个小版本中有了不少的进步。有兴趣的读者可以扩展阅读这个Slide

另一个改进ReworkingtheGIL

–将切换颗粒度从基于opcode计数改成基于时间片计数

–避免最近一次释放GIL锁的线程再次被立即调度

–新增线程优先级功能(高优先级线程可以迫使其他线程释放所持有的GIL锁)

以上内容为大家介绍了Python之如何避免受到GIL的影响，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注我们http://www.mobiletrain.org/

培训数据时间新增优先级

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