如何让python程序正确高效地并发

前言：

如今，大多数计算机都带有多个内核，允许多个线程并行运行计算。即使处理器只有单核，也可以通过并发编程来提升程序的运行效率，比如在一个线程等待网络数据的同时，允许另一个线程占用CPU完成计算操作。并发编程对于程序运行加速是非常重要的。

不幸的是，由于所谓的全局解释器锁（“GIL”），在许多情况下，Python 一次只能运行一个线程。只有在一些特定的场景下，它才可以很好地运行多个线程。

但是哪些使用模式允许并行，哪些不允许？因此，本文将以实用性的角度解析 GIL 的工作原理，逐步深化对于GIL的认知：

• 本文将由浅入深的讲解GIL的工作原理，并把GIL的特性由浅入深的抽象成认知模型从而方便理解
• 本文将给出一些实用的设计方法，帮助读者预测并行瓶颈是否出现以及出现的位置

太长不看版：

线程必须持有 GIL 才能调用 CPython C API。**

在解释器中运行的 Python 代码，例如 x = f(1, 2)，会使用这些 API。 每个 == 比较、每个整数加法、每个 list.append：都需要调用 CPython C API。 因此，线程运行 Python 代码时必须持有锁。

其他线程无法获取 GIL，因此无法运行，直到当前运行的线程释放它，这会自动每 5ms 发生一次。

长时间运行（“阻塞”）的扩展代码会阻止自动切换。

然而，用 C（或其他低级语言）编写的 Python 扩展可以显式释放 GIL，从而允许一个或多个线程与持有 GIL 的线程并行运行。

python线程何时需要拥有GIL？

GIL 是 CPython 解释器的实现的一部分，它是一个线程锁：在一个给定的时间只有一个线程可以获取锁。因此，要了解 GIL 如何影响 Python 的多线程并行能力，我们首先需要回答一个关键问题：Python 线程何时需要持有 GIL？

认知模型1：同一时刻只有一个线程运行python代码

考虑以下代码； 它在两个线程中运行函数 go()：

import threading
import time
def go():
    start = time.time()
    while time.time() < start + 0.5:
        sum(range(10000))
def main():
    threading.Thread(target=go).start()
    time.sleep(0.1)
    go()
main()

当我们使用 Sciagraph 性能分析器运行它时，执行时间线如下所示：

注意：线程是如何在 CPU 上等待和运行之间来回切换的：运行代码持有 GIL，等待线程正在等待 GIL。

如果 GIL 5 毫秒（或其他可配置的时间间隔）没有释放，Python 会告诉当前正在运行的线程释放 GIL。下一个线程拿到GIL后就可以运行。如上图所示，我们看到两个线程之间来回切换；实际显示的间隔长于 5 毫秒，因为采样分析器每 47 毫秒左右采样一次。

这就是我们最初的认知模型，或者说是对于GIL最浅层的认知：

• 线程必须持有 GIL 才能运行 Python 代码。
• 其他线程无法获取 GIL，因此无法运行，直到当前运行的线程释放它，GIL的切换每 5ms 进行一次。

模型2：不保证每 5 毫秒释放一次 GIL

GIL 在 Python 3.7 到 3.10 中默认每 5ms 释放一次，从而允许其他线程运行：

>>> import sys
>>> sys.getswitchinterval()
0.005

但是，这些版本中的GIL是尽力而为的，也就是说，其不能保证每隔5ms一定使得线程释放。考虑一个简单的伪代码，解释器在运行python线程时的逻辑如这个伪代码中的死循环所示：只有运行完一个操作后解释器python才会去检查是否释放GIL锁。

当然，python内部的实现逻辑比这个伪代码复杂的多，但是遵循的原则是相同的：

while True:
    if time_to_release_gil():
        temporarily_release_gil()
    run_next_python_instruction()

只要 run_next_python_instruction() 没有完成，temporary_release_gil() 就不会被调用。 大多数情况下，这不会发生，因为单个操作（添加两个整数、追加到列表等）很快就可以完成。因此，解释器可以经常检查是否该释放GIL。

但是，长时间运行的操作会阻止 GIL 自动释放。 让我们编写一个小的Cython拓展，Cython是一种类似 Python的语言，其代码会转化成C/C++代码，并编译成可以被python调用的形式。下边的代码调用标准 C 库中的 sleep() 函数：

cdef extern from "unistd.h":
    unsigned int sleep(unsigned int seconds)
def c_sleep(unsigned int seconds):
    sleep(seconds)

我们可以使用 Cython 附带的 cythonize 工具将其编译为可导入的 Python 扩展：

$ cythonize -i c_sleep.pyx
...
$ ls c_sleep*.so
c_sleep.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so

接下来从一个 Python 程序中调用它，该程序会创建一个新线程，并调用c_sleep()，该新线程与主线程是并行的：

import threading
import time
from c_sleep import c_sleep

def thread():
    c_sleep(2)
threading.Thread(target=thread).start()
start = time.time()
while time.time() < start + 2:
    sum(range(10000))

直到睡眠线程完成前，主线程无法运行；睡眠线程根本没有释放 GIL。这是因为python在调用底层语言（如C）所编写的模块时是阻塞性的调用，只有等到调用返回结果之后，本条语句才算执行结束。而对 c_sleep(2) 的调用在2秒内没有返回。在这2秒结束之前，Python 解释器循环不会运行，因此不会检查它是否应该自动释放 GIL。

这是我们深化后的对GIL的认知：

• Python 线程必须持有 GIL 才能运行代码。
• 其他 Python 线程无法获取 GIL，因此无法运行，直到当前运行的线程释放它，这会自动每 5 毫秒发生一次。
• 长时间运行（“阻塞”）的扩展代码会阻止自动切换。

模型3：非 Python 代码可以显式释放 GIL

time.sleep(3)使得线程3秒内什么都不做。如上所述，运行时间较长的拓展代码会阻止GIL在线程之间的自动切换。那么这是否意味当某一线程运行time.sleep()时，其他线程也不能运行？

让我们试试下面的代码，它尝试在主线程中并行运行 3 秒的睡眠和 5 秒的计算：

import threading
from time import time, sleep

program_start = time()

def thread():
    sleep(3)
    print("Sleep thread done, elapsed:", time() - program_start)

threading.Thread(target=thread).start()

# 在主线程中进行5秒的计算:
calc_start = time()
while time() < calc_start + 5:
    sum(range(10000))
print("Main thread done, elapsed:", time() - program_start)

运行后的结果为：

$ time python gil2.py 
Sleep thread done, elapsed: 3.0081260204315186
Main thread done, elapsed: 5.000330924987793
real    0m5.068s
user    0m4.977s
sys     0m0.011s

如果程序只能单线程的运行，那么程序运行时长需要8秒，3秒用于睡眠，5秒用于计算。从上边的结果可以看出，睡眠线程和主线程并行运行！

Sciagraph 性能分析器的输出如下图所示：

想要了解这个现象的原因，需要我们阅读time.sleep的实现代码：

        int ret;
        Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
#ifdef HAVE_CLOCK_NANOSLEEP
        ret = clock_nanosleep(CLOCK_MONOTONIC, TIMER_ABSTIME, &timeout_abs, NULL);
        err = ret;
#elif defined(HAVE_NANOSLEEP)
        ret = nanosleep(&timeout_ts, NULL);
        err = errno;
#else
        ret = select(0, (fd_set *)0, (fd_set *)0, (fd_set *)0, &timeout_tv);
        err = errno;
#endif
        Py_END_ALLOW_THREADS

根据 PY_BEGIN/END_ALLOW_THREADS 的文档，Py_BEGIN_ALLOW_THREADS会使得程序自动的释放GIL锁，然后去执行阻塞操作，当程序运行到Py_END_ALLOW_THREADS时才会申请GIL锁。因此，上边的C实现在调用底层操作系统睡眠函数时会显式释放GIL。这是GIL释放的另一种方式，它与我们目前知道的每 5 毫秒自动切换一次是相互独立的。

任何已释放 GIL 并且不尝试申请它的代码（比如上文的sleep()期间）都不会阻塞其他申请GIL的线程。 因此，只要程序能够显式释放 GIL，我们可以并行运行任意数量的线程。

所以这是我们的第三层认知：

• 线程必须持有 GIL 才能运行 Python 代码。
• 其他线程无法获取 GIL，因此无法运行，直到当前运行的线程释放它，这会自动每 5ms 发生一次。
• 长时间运行（“阻塞”）的扩展代码会阻止自动切换。
• 然而，用 C（或其他低级语言）编写的 Python 扩展可以显式释放 GIL，从而允许一个或多个线程与持有 GIL 的线程并行运行。

模型4：调用 Python C API 需要 GIL

到目前为止，我们已经说过python调用的C代码能够在某些情况下主动释放GIL。但是，线程调用 CPython C API时都必须持有 GIL。

当线程调用CPython C API时必须持有GIL，只有很少的API不需要持有GIL

(CPython C API可以使得Python程序调用已编译的利用C/C++编写的代码片段，Python 语言和标准库的大部分核心功能都是用 C 编写的)

所以这是我们最终的认知模型：

• 线程必须持有 GIL 才能调用 CPython C API。
• 在解释器中运行的 Python 代码，例如 x = f(1, 2)，会使用这些 API。 每个 == 比较、每个整数加法、每个 list.append：都需要调用 CPython C API。 因此，线程运行 Python 代码时必须持有锁。
• 其他线程无法获取 GIL，因此无法运行，直到当前运行的线程释放它，这会自动每 5ms 发生一次。
• 长时间运行（“阻塞”）的扩展代码会阻止自动切换。
• 然而，用 C（或其他低级语言）编写的 Python 扩展可以显式释放 GIL，从而允许一个或多个线程与持有 GIL 的线程并行运行。

什么场景适合利用python的并发？

当调用运行时间较长的，用C编写的API时应当主动释放GIL

python多线程最有用的情况是，线程调用长时间运行的C/C++/RUST代码，因此会长时间的不需要调用CPython C API，此时就可以让线程释放GIL从而允许其他线程运行。

不适合并发的场景：

所谓的纯python代码，指的是代码只与python内置的对象，如字典，整数，列表交互，并且代码也不会阻塞性的调用底层代码，这样的代码会频繁地使用Python C API：

l = []
for i in range(i):
    l.append(i * i)

此时搞线程并发并没有太大的意义

使用Python C API的低级代码

另一种不会获得太多并行性的情况是：在C/Rust扩展中需要使用大量的Python C API。例如，考虑一个读取以下字符串的 JSON 解析器：

[1, 2, 3]

解析器将：

• 读取几个字节，然后创建一个 Python 列表。
• 然后它将读取更多字节，然后创建一个 Python 整数并将其附加到列表中。
• 这种情况一直持续到数据处理完为止。

创建所有这些 Python 对象需要使用 CPython C API，因此需要持有 GIL。由于反复占有和释放 GIL 会降低程序的性能，而且大多数 JSON 文档都可以非常快速地解析。 因此，JSON解析器的开发者当然会选择在整个处理过程结束之前都不释放GIL，但这也导致json解析器解析期间，程序只能线性运行。

让我们通过观察当我们在两个线程中读取两个大文档时，Python的内置JSON解析器如何影响并行性来验证这个假设。代码如下所示：

import json
import threading

def load_json():
    with open("large.json") as f:
        return json.load(f)

threading.Thread(target=load_json).start()
load_json()

性能分析器的结果如下所示：

很明显，同时运行两个json解析器时，线程之间完全没有并行

到此这篇关于如何让python程序正确高效地并发的文章就介绍到这了,更多相关 python程 高效并发内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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