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一、GIL
什么叫GIL
全局解释器锁（GIL Global Interpreter Lock），锁就是线程里面那个锁，锁是为了避免资源竞争造成数据的错乱，python程序的执行过程，1.启动解释器进程 python.exe，
2.解析你的py文件并执行它，每个py程序中都必须有解释器参与解释器其实就是一堆代码，相当于多个线程要调用同一个解释器代码，共享以为竞争 ，竞争就要出事，所以给解释器加锁。
python 中内存管理依赖于 GC(一段用于回收内存的代码) 也需要一个线程 除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解释器 内置线程也可能会竞争 所以必须加上锁 当一个线程遇到了IO 同时解释器也会自动解锁 去执行其他线程 CPU会切换到其他程序 x = obj +1 a = obj +1 2 x = None -1 a = None -1 0
二、关于GIL性能的讨论
""" 解释器加锁以后 将导致所有线程只能并发 不能达到真正的并行 意味着同一时间只有一个CPU在处理你的线程 给你的感觉是效率低 代码执行有两种状态 阻塞 i/o 失去CPU的执行权 (CPU等待IO完成) 非阻塞 代码正常执行 比如循环一千万次 中途CPU可能切换 很快会回来 (CPU在计算) 假如有32核CPU 要处理一个下载任务 网络速度慢 100k/s 文件大小为1024kb 如果你的代码中IO操作非常多 cpu性能不能直接决定你的任务处理速度 案例: 目前有三个任务 每个任务处理需一秒 获取元数据需要一小时 3个CPU 需要 一小时1秒 1个cpu 需要 一小时3秒 在IO密集的程序中 CPU性能无法直接决定程序的执行速度 python就应该干这种活儿 在计算密集的程序中 CPU性能可以直接决定程序的执行速度 """
三、计算密集测试
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time # 计算密集任务 def task1(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task2(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task3(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task4(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task5(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task6(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i if __name__ == '__main__': # 开始时间 st_time = time.time() # 多线程情况下 # t1 = Thread(target=task1) # t2 = Thread(target=task2) # t3 = Thread(target=task3) # t4 = Thread(target=task4) # t5 = Thread(target=task5) # t6 = Thread(target=task6) t1 = Process(target=task1) t2 = Process(target=task2) t3 = Process(target=task3) t4 = Process(target=task4) t5 = Process(target=task5) t6 = Process(target=task6) t1.start() t2.start() t3.start() t4.start() t5.start() t6.start() # # t1.join() # t2.join() # t3.join() # t4.join() # t5.join() # t6.join() print(time.time() - st_time)
四、IO密集测试
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time # 计算密集任务 def task1(): time.sleep(3) def task2(): time.sleep(3) def task3(): time.sleep(3) def task4(): time.sleep(3) def task5(): time.sleep(3) def task6(): time.sleep(3) if __name__ == '__main__': # 开始时间 st_time = time.time() # 多线程情况下 # t1 = Thread(target=task1) # t2 = Thread(target=task2) # t3 = Thread(target=task3) # t4 = Thread(target=task4) # t5 = Thread(target=task5) # t6 = Thread(target=task6) t1 = Process(target=task1) t2 = Process(target=task2) t3 = Process(target=task3) t4 = Process(target=task4) t5 = Process(target=task5) t6 = Process(target=task6) t1.start() t2.start() t3.start() t4.start() t5.start() t6.start() # t1.join() # t2.join() # t3.join() # t4.join() # t5.join() # t6.join() print(time.time() - st_time)
五、GIL与互斥锁
from threading import Thread,Lock import time mutex = Lock() num = 1 def task(): global num # print(num) mutex.acquire() temp = num print(temp) time.sleep(1) # 当你们线程中出现io时 GIL锁就解开 num = temp + 1 mutex.release() # 线程任务结束时GIL锁解开 t1 = Thread(target=task,) t2 = Thread(target=task,) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(num) # # GIL 和 自定义互斥锁的区别 # 全局锁不能保证自己开启的线程安全 但是保证解释器中的数据的安全的 # GIL 在线程调用解释器时 自动加锁 在IO阻塞时或线程代码执行完毕时 自动解锁 #
六、进程池
""" 进程池 就是一个装进程的容器 为什么出现 当进程很多的时候方便管理进程 什么时候用? 当并发量特别大的时候 列入双十一 很多时候进程是空闲的 就让他进入进程池 让有任务处理时才从进程池取出来使用 进程池使用 ProcessPoolExecutor类 创建时指定最大进程数 自动创建进程 调用submit函数将任务提交到进程池中 创建进程是在调用submit后发生的 总结一下: 进程池可以自动创建进程 进程限制最大进程数 自动选择一个空闲的进程帮你处理任务 遗留问题 进程什么时候算是空闲 """ import socket from multiprocessing import Process from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor # 收发数据 def task(c, addr): while True: try: data = c.recv(1024) print(data.decode("utf-8")) if not data: c.close() break c.send(data.upper()) except Exception: print("连接断开") c.close() break if __name__ == '__main__': server = socket.socket() server.bind(("127.0.0.1",65535)) server.listen(5) # 创建一个进程池 默认为CPU个数 pool = ProcessPoolExecutor() while True: c,addr = server.accept() # p = Process(target=task,args=(c,addr)) # p.start() pool.submit(task,c,addr)
七、进程什么时候算是空闲
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(): time.sleep(random.randint(1,2)) print(os.getpid()) def run(): pool = ProcessPoolExecutor(2) for i in range(30): pool.submit(task) if __name__ == '__main__': run()
八、线程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor from threading import current_thread import os,time,random def task(): time.sleep(random.randint(1,2)) print(current_thread()) def run(): # 默认为cpu核心数 * 5 pool = ThreadPoolExecutor(3) for i in range(30): pool.submit(task) if __name__ == '__main__': run()