近期看了一些关于GIL的一些内容,敲一下代码看看效果。
# coding:utf-8
# GIL(Global Interpreter Lock):他只允许任何时刻只有一个线程处于执行状态,即使是在具有多个CPU内核的多线程架构中。
# 为什么没有删除GIL,因为现在的python已经严重依赖GIL提供的解决方案。如果删除会破坏现有的C扩展。(free threading 就是删除的案例,他会导致单线程任务速度降低40%。)
# 释放GIL:以前版本是采用计数策略删除,如果该线程计数为0,则删除。现在采用固定时间间隔,到了时间点就删除。
import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Pool
Count = 50000000
def countdown(n):
while n>0:
n-=1
if __name__ == "__main__":
# 不采用多进程和多线程
start1 = time.time()
countdown(Count)
end1 = time.time()
print("2:", end1 - start1) # 2.538
# 采用多线程
# t1 = Thread(target=countdown, args=(Count // 2,))
# t2 = Thread(target=countdown, args=(Count // 2,))
# start = time.time()
# t1.start()
# t2.start()
# t1.join() # join 所完成的工作就是线程同步,即主线程任务结束以后,进入堵塞状态,一直等待所有的子线程结束以后,主线程再终止
# t2.join() # 至于为什么,我觉得可能是为了防止同一时刻有多个线程访问资源。
# end = time.time()
# print("1:", end - start) # 2.717
# 采用多进程
# pool = Pool(processes=2)
# start2 = time.time()
# r1 = pool.apply_async(countdown, [Count//2])
# r2 = pool.apply_async(countdown, [Count//2])
# pool.close()
# pool.join()
# end2 = time.time()
# print("3:",end2-start2) # 1.617
结果发现,采用多进程的确会好点。