Python中的GIL和异步Asyncio、Futures

一、基本概念

以下概念都是在 Python 环境下

Sync 同步编程
Async 异步，是指在外观上看来程序不会等待，而是找出可执行的操作/任务/线程继续执行
Asyncio 单个主线程多个不同的任务 task ，这些 future 对象被 event loop 对象控制，就好像多线程版本的多个线程
GIL 全局解释器锁 Global Interpret Lock
Task 任务
并发 Concurrency 同一时刻只有一个任务/线程在执行，只不过会不停的切换这些任务
并行 Parallelism 多个进程同一个时刻一起执行

二、用法

Asyncio

import asyncio
import aiohttp
import timeasync def download_one(url):async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as resp:save respasync def download_all(sites):tasks = [asyncio.create_task(download_one(site)) for site in sites]await asyncio.gather(*tasks)def main():sites = [......       ]asyncio.run(download_all(sites))if __name__ == '__main__':main()

Futures 多线程线程池执行

   with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:executor.map(download_one, sites)

Futures 多进程执行

   with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=int(max_workers)) as executor:results = executor.map(open_rebuild_url, df.tolist())

GIL

说到 GIL，首先要明确，GIL 是 Python 中的一个全局解释锁，是 Python 设计解释器 Cpython 的一个技术术语，用于在解释器执行Python 线程时，锁住当前运行的线程，防止其他线程执行。在这个基础上，你就明白为什么说，Python 是单线程的语言了，因为在GIL 的限制下，只能同时执行一个线程，所谓的多线程实际上是，线程获取和释放 GIL 的切换过程，看起来像多线程。

GIL最初，是因为Python的解释器是 Cpython ，GIL 的目的是：

内存管理的 race condition 资源竞争，数据混乱，线程安全的问题
C语言库大部分不是原生线程安全的

Python 中对 GIL 的 释放和获取是通过 Cpython 解释器的check_interval ，Cpython 会轮询GIL 的状态，每隔一段时间，就会强制释放当前线程锁住的GIL ，给与别的线程执行的机会。

早期的轮询机制是

100 ticks = 1000bytecodes
Python3 + interval 是 15 ms 轮询一次

Cpython 在 Py3 + 之后，15ms 线程强制释放GIL ，这样对CPU密集型更加的友好，比之前的 bytecodes 要避免很多的切换次数了，但是同一时间仍然只能执行一个线程，所以依旧很慢，多核的多进程，会有CPU0 释放 GIL ，CPU 1，2，3 ，0 竞争线程资源的问题，所以实际上造成了新的问题，线程颠簸 thrashing ，导致效率更低。

所以，多核CPU ，要想快，还是要用多进程执行优于多线程。这样的意义在于，每个进程都有独立的GIL ，不会发生线程切换的干扰和竞争，实现真正的并行。

那么如果避免 GIL 带来的线程切换的瓶颈呢？

例如数据分析常用库 numpy 的矩阵运算，是由C实现的Python 库，所以不需要cpython 解释器，自然不受 GIL的影响
绕过Cpython 比如用其他Jpython 等其他实现，即，在 Java 代码中执行 Python 代码的方法，或者核心（在线程切换造成瓶颈的代码）用C++ 实现按，比如机器学习，AI，人脸识别等工作的核心代码，基本都是用C++辅助实现的。

靠脚本语言，去解决CPU密集问题，本身就是一个不切实际的想法，python和c 30倍的性能差距摆在那里。在实际的工作中，非理论的现实中，很少有靠脚本语言去解决 cpu 密集操作的，而io 密集的高阻塞操作的解决方案，已经有很多了，比如 futures io wait asyncio