python支持并发方法详解

小泽 2020-07-26 09:13 1条评论

由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在使得在同一时刻Python进程只能使用CPU的一个核心,也就是对应操作系统的一个
内核线程,对于一个Python web程序,如果有个请求,并且都是长耗时的计算任务(占用),这个程序在接受第一个请求后
还能处理别的请求么?假如web程序接受到请求就while True了:

def handle_request(request):
 while True:
  pass

从代码上理解,Python只有一个真正的执行线程,代码走到while True就占用唯一的一个cpu核心了,它还有机会处理
别的任务么?

来启动两个线程都进行while True ,观察他们是否都能执行来模拟那两个请求:

import time, threading

def f1(name):
 while True:
  print(name)
  time.sleep(1)

threading.Thread(target=f1, args=('f1', )).start()
threading.Thread(target=f1, args=('f2', )).start()

输出结果:

f1
f2
f2f1

f2
f1
...

实际上使用Django(一个Python Web 框架)测试,即使一个请求执行了while True这样的代码,它还是可以处理别的请求(支持并发);

来解释一下为什么两个while True 都能执行:
还是用GIL这把锁,第一个while True的线程拿到这把锁才能执行,然后它执行了一个print(name)接着把锁释放了,
它就暂停了,接着第二个while True线程拿到GIL后开始执行,围绕GIL交替执行,就实现了Python的多线程。

总结一下:

while True也不能一直持有CPU资源,它也是执行一会歇一会,这就给了其他进程机会,这里面有两个关键点:

  • 如何抢到这把锁

  • 如何释放锁

抢锁,排队。给lock安排一个队列,想执行的进这个队列。

释放锁的有点类似进程调度:

  • 划分时间片(执行一样的时间)

  • 执行指令计数(执行一样的指令次数)

  • 碰到IO操作(被动等待)

  • 主动等待(wait/join/sleep)

碰到IO操作,需要等待IO设备完成计算才能继续执行线程,这段时间内不占用CPU资源,先把锁释放了。
主动等待,典型的就是sleep,主动放弃锁,等到一定时机再重新执行。

以上分析 说明Python支持并发,但是由于无法利用多核处理器优势,对于大量并发下的计算密集型应用
不适合使用Python。

本文标签: python, 并发
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