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python - 如果我们有 GIL，为什么我们需要线程锁？

coder 2023-05-27 原文

我认为这是一个愚蠢的问题，但我仍然找不到。其实最好把它分成两个问题:

1) 我们可以有很多线程，但是因为 GIL，在某一时刻只有一个线程在执行，我说得对吗？

2) 如果是这样，为什么我们还需要锁？我们使用锁来避免两个线程试图读/写某个共享对象的情况，因为 GIL twi 线程不能同时执行，可以吗？

最佳答案

GIL 保护 Python 内部结构。这意味着:

  1. 您不必担心解释器会因为多线程而出错
  2. 大多数事情并没有真正并行运行，因为由于 GIL，python 代码是按顺序执行的

但是 GIL 不保护您自己的代码。例如，如果您有以下代码:

self.some_number += 1

这将读取self.some_number的值，计算some_number+1然后写回self.some_number。

如果你在两个线程中这样做，一个线程和另一个线程的操作(读、加、写)可能会混在一起，从而导致结果错误。

这可能是执行顺序:

  1. thread1 读取 self.some_number (0)
  2. thread2 读取 self.some_number (0)
  3. thread1 计算 some_number+1 (1)
  4. thread2 计算 some_number+1 (1)
  5. thread1 将 1 写入 self.some_number
  6. thread2 将 1 写入 self.some_number

您使用锁来强制执行此顺序:

  1. thread1 读取 self.some_number (0)
  2. thread1 计算 some_number+1 (1)
  3. thread1 将 1 写入 self.some_number
  4. thread2 读取 self.some_number (1)
  5. thread2 计算 some_number+1 (2)
  6. thread2 将 2 写入 self.some_number

编辑:让我们用一些显示解释行为的代码来完成这个答案:

import threading
import time

total = 0
lock = threading.Lock()

def increment_n_times(n):
    global total
    for i in range(n):
        total += 1

def safe_increment_n_times(n):
    global total
    for i in range(n):
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()

def increment_in_x_threads(x, func, n):
    threads = [threading.Thread(target=func, args=(n,)) for i in range(x)]
    global total
    total = 0
    begin = time.time()
    for thread in threads:
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()
    print('finished in {}s.\ntotal: {}\nexpected: {}\ndifference: {} ({} %)'
           .format(time.time()-begin, total, n*x, n*x-total, 100-total/n/x*100))

有两个实现增量的函数。一个使用锁，另一个不使用。

函数increment_in_x_threads实现了递增函数在多线程中的并行执行。

现在用足够多的线程运行它几乎可以肯定会发生错误:

print('unsafe:')
increment_in_x_threads(70, increment_n_times, 100000)

print('\nwith locks:')
increment_in_x_threads(70, safe_increment_n_times, 100000)

在我的例子中，它打印:

unsafe:
finished in 0.9840562343597412s.
total: 4654584
expected: 7000000
difference: 2345416 (33.505942857142855 %)

with locks:
finished in 20.564176082611084s.
total: 7000000
expected: 7000000
difference: 0 (0.0 %)

因此，如果没有锁，就会出现很多错误(33% 的增量失败)。另一方面，使用锁时速度要慢 20 倍。

当然，这两个数字都被夸大了，因为我使用了 70 个线程，但这说明了大体思路。

关于python - 如果我们有 GIL，为什么我们需要线程锁？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40072873/

pythonGILcodesome_numbernumbermultithreading

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