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在 Linux 上使用任务集的多核系统上的 Python 全局解释器锁定 (GIL) 解决方法?

coder 2023-05-25 原文

所以我刚刚看完了这个关于 Python 全局解释器锁 (GIL) 的演讲 http://blip.tv/file/2232410 .

它的要点是 GIL 是一个非常适合单核系统的设计(Python 本质上将线程处理/调度留给了操作系统)。但这在多核系统上可能会严重适得其反,最终导致 IO 密集型线程被 CPU 密集型线程严重阻塞、上下文切换的代价、ctrl-C 问题[*] 等等。

因此,由于 GIL 限制我们基本上只能在一个 CPU 上执行 Python 程序,我的想法是为什么不接受这一点,而只是在 Linux 上使用 taskset 将程序的亲和性设置为系统上的某个核心/cpu(尤其是在在多核系统上运行多个 Python 应用程序的情况)?

所以最终我的问题是:有没有人尝试过在 Linux 上将任务集与 Python 应用程序一起使用(尤其是在 Linux 系统上运行多个应用程序以便多个内核可以与绑定(bind)到特定内核的一个或两个 Python 应用程序一起使用时)和如果是,结果如何?值得吗?对于某些工作负载,它会使情况变得更糟吗?我打算这样做并对其进行测试(基本上是看看程序是否需要更多或更少的时间来运行),但很想听听其他人的经验。

补充:David Beazley(在链接视频中发表演讲的人)指出,一些 C/C++ 扩展手动释放 GIL 锁,如果这些扩展针对多核(即科学或数字数据分析/等)进行了优化.) 然后,与其从多核数字运算中获得好处,扩展将被有效地削弱,因为它仅限于单核(因此可能会显着减慢您的程序速度)。另一方面,如果您不使用诸如此类的扩展程序

我不使用多处理模块的原因是(在这种情况下)程序的一部分受大量网络 I/O 限制(HTTP 请求),因此拥有一个工作线程池是一种很好的方式来挤出性能一个盒子,因为一个线程触发了一个 HTTP 请求,然后因为它正在等待 I/O,所以放弃了 GIL,另一个线程可以做这件事,所以程序的一部分可以轻松地运行 100 多个线程,而不会对 CPU 造成太大伤害,让我实际上使用了可用的网络带宽。至于无堆栈 Python/etc,我对重写程序或替换我的 Python 堆栈并不太感兴趣(可用性也是一个问题)。

[*] 只有主线程可以接收信号,所以如果你发送一个 ctrl-C,Python 解释器基本上会尝试让主线程运行以便它可以处理信号,但是因为它不直接控制哪个线程运行(这留给操作系统)它基本上告诉操作系统继续切换线程,直到它最终到达主线程(如果你不走运可能需要一段时间)。

最佳答案

另一个解决方案是: http://docs.python.org/library/multiprocessing.html

注意 1:这不是 Python 语言的限制,而是 CPython 实现的限制。

注意 2:关于亲和力,您的操作系统本身应该没有问题。

关于在 Linux 上使用任务集的多核系统上的 Python 全局解释器锁定 (GIL) 解决方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/990102/

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