文件處理 自動切換 問題 決定 其他 意義 一個 strong 計算

最近在看Python的多線程，經常我們會聽到老手說：“Python下多線程是雞肋，推薦使用多進程！”，但是為什麽這麽說呢？

要知其然，更要知其所以然。所以有了下面的深入研究：


首先強調背景：
1、GIL是什麽？
GIL的全稱是Global Interpreter Lock(全局解釋器鎖)，來源是python設計之初的考慮，為了數據安全所做的決定。
2、每個CPU在同一時間只能執行一個線程（在單核CPU下的多線程其實都只是並發，不是並行，並發和並行從宏觀上來講都是同時處理多路請求的概念。但並發和並行又有區別，並行是指兩個或者多個事件在同一時刻發生；而並發是指兩個或多個事件在同一時間間隔內發生。）

在Python多線程下，每個線程的執行方式：

1、獲取GIL
2、執行代碼直到sleep或者是python虛擬機將其掛起。
3、釋放GIL

可見，某個線程想要執行，必須先拿到GIL，我們可以把GIL看作是“通行證”，並且在一個python進程中，GIL只有一個。拿不到通行證的線程，就不允許進入CPU執行。

在Python2.x裏，GIL的釋放邏輯是當前線程遇見IO操作或者ticks計數達到100（ticks可以看作是Python自身的一個計數器，專門做用於GIL，每次釋放後歸零，這個計數可以通過 sys.setcheckinterval 來調整），進行釋放。

而每次釋放GIL鎖，線程進行鎖競爭、切換線程，會消耗資源。並且由於GIL鎖存在，python裏一個進程永遠只能同時執行一個線程(拿到GIL的線程才能執行)，這就是為什麽在多核CPU上，python的多線程效率並不高。

那麽是不是python的多線程就完全沒用了呢？
在這裏我們進行分類討論：
1、CPU密集型代碼(各種循環處理、計數等等)，在這種情況下，由於計算工作多，ticks計數很快就會達到閾值，然後觸發GIL的釋放與再競爭（多個線程來回切換當然是需要消耗資源的），所以python下的多線程對CPU密集型代碼並不友好。

2、IO密集型代碼(文件處理、網絡爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進行IO等待，造成不必要的時間浪費，而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費CPU的資源，從而能提升程序執行效率)。所以python的多線程對IO密集型代碼比較友好。


而在python3.x中，GIL不使用ticks計數，改為使用計時器（執行時間達到閾值後，當前線程釋放GIL），這樣對CPU密集型程序更加友好，但依然沒有解決GIL導致的同一時間只能執行一個線程的問題，所以效率依然不盡如人意。

請註意：多核多線程比單核多線程更差，原因是單核下多線程，每次釋放GIL，喚醒的那個線程都能獲取到GIL鎖，所以能夠無縫執行，但多核下，CPU0釋放GIL後，其他CPU上的線程都會進行競爭，但GIL可能會馬上又被CPU0拿到，導致其他幾個CPU上被喚醒後的線程會醒著等待到切換時間後又進入待調度狀態，這樣會造成線程顛簸(thrashing)，導致效率更低


回到最開始的問題：經常我們會聽到老手說：“python下想要充分利用多核CPU，就用多進程”，原因是什麽呢？

原因是：每個進程有各自獨立的GIL，互不幹擾，這樣就可以真正意義上的並行執行，所以在python中，多進程的執行效率優於多線程(僅僅針對多核CPU而言)。

所以在這裏說結論：多核下，想做並行提升效率，比較通用的方法是使用多進程，能夠有效提高執行效率

【轉+】python為什麽推薦使用多進程