46.Python GIL锁与互斥锁Lock的区别

最后更新于:2020-03-21 11:53:25

前面的文章分别介绍了python线程互斥锁Lockpython GIL锁,两个对 python线程threading 都会有影响,那么具体又有什么区别呢?

GIL

 

一.python线程互斥锁Lock

python中,当有多个线程threading同时执行时,对同一个全局变量或者同一个文件操作时,如果没有设置互斥锁,容易造成数据混乱,比如下面这两个案例:

1.案例一:两个线程对全局变量分别累加1000000次,不加互斥锁,看全局变量的计算结果是否为2000000

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:何以解忧
@Blog(个人博客地址): shuopython.com
@WeChat Official Account(微信公众号):猿说python
@Github:www.github.com
 
@File:python_thread.py
@Time:2020/1/5 21:22

@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""
# 导入线程threading模块
import threading

# 声明全局变量
g_num = 0

def my_thread1():

    # 声明全局变量
    global g_num
    # 循环 1000000 次,每次累计加 1
    for i in range(0,1000000):
        g_num = g_num + 1

def my_thread2():

    # 声明全局变量
    global g_num
    # 循环 1000000 次,每次累计加 1
    for i in range(0,1000000):
        g_num = g_num + 1

def main(i):

    # 声明全局变量
    global g_num
    # 初始化全局变量,初始值为 0
    g_num = 0
    # 创建两个线程,对全局变量进行累计加 1
    t1 = threading.Thread(target=my_thread1)
    t2 = threading.Thread(target=my_thread2)

    # 启动线程
    t1.start()
    t2.start()
    # 阻塞函数,等待线程结束
    t1.join()
    t2.join()
    # 获取全局变量的值
    print("第%d次计算结果:%d "% (i,g_num))

if __name__ == "__main__":

    # 循环4次,调用main函数,计算全局变量的值
    for i in range(1,5):
        main(i)

输出结果:

第1次计算结果:1262996 
第2次计算结果:1661455 
第3次计算结果:1300211 
第4次计算结果:1563699

一脸懵逼的看到计算结果每次都不同,每次都是一个小于2000000的随机数,这是为什么??

茫然

假如当前 g_num 值是100,当线程1执行第一步时,cpu通过计算获得结果101,并准备把计算的结果101赋值给g_num,然后再传值的过程中,线程2突然开始执行了并且执行了第一步,此时g_num的值仍未100,101还在传递的过程中,还没成功赋值,线程2获得计算结果101,并准备传递给g_num,经过一来一去这么一折腾,分明做了两次加 1 操作,g_num结果却是101,误差就由此产生,往往循环次数越多,产生的误差就越大。

表情

 

2.案例二:两个线程对全局变量分别累加1000000次,加互斥锁,看全局变量的计算结果是否为2000000

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:何以解忧
@Blog(个人博客地址): shuopython.com
@WeChat Official Account(微信公众号):猿说python
@Github:www.github.com
 
@File:python_thread_lock.py
@Time:2020/1/5 21:22

@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""
# 导入线程threading模块
import threading

# 声明全局变量
g_num = 0
# 创建互斥锁
mutex = threading.Lock()

def my_thread1():

    # 声明全局变量
    global g_num
    # 循环 1000000 次,每次累计加 1
    for i in range(0,1000000):
        # 锁定资源
        mutex.acquire()
        g_num = g_num + 1
        # 解锁资源
        mutex.release()

def my_thread2():

    # 声明全局变量
    global g_num
    # 循环 1000000 次,每次累计加 1
    for i in range(0,1000000):
        # 锁定资源
        mutex.acquire()
        g_num = g_num + 1
        # 解锁资源
        mutex.release()

def main(i):

    # 声明全局变量
    global g_num
    # 初始化全局变量,初始值为 0
    g_num = 0
    # 创建两个线程,对全局变量进行累计加 1
    t1 = threading.Thread(target=my_thread1)
    t2 = threading.Thread(target=my_thread2)

    # 启动线程
    t1.start()
    t2.start()
    # 阻塞函数,等待线程结束
    t1.join()
    t2.join()
    # 获取全局变量的值
    print("第%d次计算结果:%d "% (i,g_num))

if __name__ == "__main__":

    # 循环4次,调用main函数,计算全局变量的值
    for i in range(1,5):
        main(i)

输出结果:

第1次计算结果:2000000 
第2次计算结果:2000000 
第3次计算结果:2000000 
第4次计算结果:2000000

由此可见,全局变量计算加上互斥锁之后,不论执行多少次,计算结果都相同。注意:互斥锁一旦锁定之后要记得解锁,否则资源会一直处于锁定状态,容易造成死锁

小心心

二.python GIL锁

python GIL锁 也称为:全局解释器所(global interpreter lock),当有多个线程同时执行时,每个线程在执行时候都需要先获取GIL,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码,即同一时刻只有一个线程使用CPU,也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行!

任何Python  线程threading 执行前,必须先获得GIL锁才能执行,当线程获取到GIL锁之后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行。

摇耳朵

 

三.python互斥锁Lock与GIL锁的关系

首先假设只有一个进程,这个进程中有两个线程 Thread1,Thread2, 要修改共享的数据date, 并且有互斥锁,执行以下步骤:

(1)多线程运行,假设Thread1获得GIL可以使用cpu,这时Thread1获得 互斥锁lock,Thread1可以改date数据(但并没有开始修改数据);

(2)Thread1线程在修改date数据前发生了 i/o操作 或者 ticks计数满100 (注意就是没有运行到修改data数据),这个时候 Thread1 让出了Gil,Gil锁可以被竞争;

(3) Thread1 和 Thread2 开始竞争 Gil (注意:如果Thread1是因为 i/o 阻塞 让出的Gil Thread2必定拿到Gil,如果Thread1是因为ticks计数满100让出Gil 这个时候 Thread1 和 Thread2 公平竞争);

(4)假设 Thread2正好获得了GIL, 运行代码去修改共享数据date,由于Thread1有互斥锁lock,所以Thread2无法更改共享数据date,这时Thread2让出Gil锁 , GIL锁再次发生竞争;

(5)假设Thread1又抢到GIL,由于其有互斥锁Lock所以其可以继续修改共享数据data,当Thread1修改完数据释放互斥锁lock,Thread2在获得GIL与lock后才可对data进行修改;

以上描述了 互斥锁和Gil锁的 一个关系

阿西吧

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