python 线程全局锁

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mob64ca12dedda8 2023-08-21 05:51:31 ©著作权

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Python 线程全局锁

什么是线程全局锁？

在多线程编程中，为了保证数据的一致性和避免竞态条件（race condition），我们需要使用锁机制来对共享资源进行保护。线程全局锁（Global Interpreter Lock，GIL）是Python解释器中的一种机制，用于确保在任意时刻只有一个线程执行Python字节码。即使在多核处理器上运行Python程序，也只有一个CPU核心会执行Python字节码，这是由于GIL的存在导致的。

GIL的工作原理

GIL的存在是为了简化Python解释器的实现，并使得Python程序更加容易编写和调试。GIL的工作原理可以简述为：每个线程在执行Python字节码之前必须先获得全局锁，然后执行一段时间（通常是100条字节码指令），然后释放全局锁，让其他线程获得执行权。这样就能保证每个线程在任意时刻都只有一个在执行。

GIL的存在有其优点和缺点。优点是可以避免由于多线程竞争而引发的复杂的同步问题，简化了Python解释器的实现。缺点是由于每个线程在执行Python字节码之前必须获得全局锁，所以在多线程场景中，Python解释器的性能可能受到限制。特别是在计算密集型的任务中，多线程可能比单线程执行更慢。

使用线程全局锁

在Python中，我们可以使用threading模块来创建和管理线程。在多线程编程中，为了避免多个线程同时访问共享资源而引发的问题，我们需要使用锁机制来进行数据保护。

以下是一个使用线程全局锁的示例代码：

import threading

# 共享资源
counter = 0

# 创建线程全局锁
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for _ in range(1000000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            # 访问共享资源
            counter += 1
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()

# 创建多个线程并启动
threads = []
for _ in range(4):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完成
for t in threads:
    t.join()

print("Counter:", counter)

在上述代码中，我们使用threading.Lock()函数创建了一个线程全局锁对象。在每个线程的执行过程中，通过调用lock.acquire()方法获取锁，然后通过lock.release()方法释放锁。这样就保证了每次只有一个线程能够访问共享资源counter，避免了竞态条件的发生。