python之当前GIL设计的缺陷

基于pcode数量的调度方式

按照Python社区的想法，操作系统本身的线程调度已经非常成熟稳定了，没有必要自己搞一套。所以Python的线程就是C语言的一个pthread，并通过操作系统调度算法进行调度(例如linux是CFS)。为了让各个线程能够平均利用CPU时间，python会计算当前已执行的微代码数量，达到一定阈值后就强制释放GIL。而这时也会触发一次操作系统的线程调度(当然是否真正进行上下文切换由操作系统自主决定)。

伪代码

whileTrue:

acquireGIL

foriin1000:

dosomething

releaseGIL

/*GiveOperatingSystemachancetodothreadscheduling*/

这种模式在只有一个CPU核心的情况下毫无问题。任何一个线程被唤起时都能成功获得到GIL(因为只有释放了GIL才会引发线程调度)。但当CPU有多个核心的时候，问题就来了。从伪代码可以看到，从releaseGIL到acquireGIL之间几乎是没有间隙的。所以当其他在其他核心上的线程被唤醒时，大部分情况下主线程已经又再一次获取到GIL了。这个时候被唤醒执行的线程只能白白的浪费CPU时间，看着另一个线程拿着GIL欢快的执行着。然后达到切换时间后进入待调度状态，再被唤醒，再等待，以此往复恶性循环。

PS：当然这种实现方式是原始而丑陋的，Python的每个版本中也在逐渐改进GIL和线程调度之间的互动关系。例如先尝试持有GIL在做线程上下文切换，在IO等待时释放GIL等尝试。但是无法改变的是GIL的存在使得操作系统线程调度的这个本来就昂贵的操作变得更奢侈了。

关于GIL影响的扩展阅读

为了直观的理解GIL对于多线程带来的性能影响，这里直接借用的一张测试结果图(见下图)。图中表示的是两个线程在双核CPU上得执行情况。两个线程均为CPU密集型运算线程。绿色部分表示该线程在运行，且在执行有用的计算，红色部分为线程被调度唤醒，但是无法获取GIL导致无法进行有效运算等待的时间。

GIL的存在导致多线程无法很好的立即多核CPU的并发处理能力。

那么Python的IO密集型线程能否从多线程中受益呢?我们来看下面这张测试结果。颜色代表的含义和上图一致。白色部分表示IO线程处于等待。可见，当IO线程收到数据包引起终端切换后，仍然由于一个CPU密集型线程的存在，导致无法获取GIL锁，从而进行无尽的循环等待。

简单的总结下就是：Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果;而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降

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