Python-线程安全问题

首先先看下面两个例子。

用例1（数据正确）：

import threading
from time import sleep

ticket = 1000

def run():
    global ticket
    for i in range(100):
        ticket -= 1
        sleep(0.01)


if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=run, name='t1')
    t2 = threading.Thread(target=run, name='t2')
    t3 = threading.Thread(target=run, name='t3')
    t4 = threading.Thread(target=run, name='t4')

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    t4.start()

    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    t4.join()

    print(ticket)

输出：

600

用例2（数据错误）：

import threading

n = 0

def run1():
    global n
    for i in range(1000000):
        n += 1

def run2():
    global n
    for i in range(1000000):
        n += 1

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=run1, name='t1')
    t2 = threading.Thread(target=run2, name='t2')

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

    print('最后打印n：',n)

输出：

最后打印n： 1485696

并发和并行

在进行GIL讲解之前，我们可以先回顾一下并行和并发的区别：
并行：多个CPU同时执行多个任务，就好像有两个程序，这两个程序是真的在两个不同的CPU内同时被执行。

并发：CPU交替处理多个任务，还是有两个程序，但是只有一个CPU，会交替处理这两个程序，而不是同时执行，只不过因为CPU执行的速度过快，而会使得人们感到是在“同时”执行，执行的先后取决于各个程序对于时间片资源的争夺。
并行和并发同属于多任务，目的是要提高CPU的使用效率。这里需要注意的是，一个CPU永远不可能实现并行，即一个CPU不能同时运行多个程序，但是可以在随机分配的时间片内交替执行（并发），就好像一个人不能同时看两本书，但是却能够先看第一本书半分钟，再看第二本书半分钟，这样来回切换。

进程和线程

接下来我们来看看进程和线程之间的区别：

两个多线程同时执行死循环，查看单个CPU的使用率：
两个多线程同时执行死循环，查看两个CPU的使用率：
两个多进程同时执行死循环，查看两个CPU使用率：

也就是说，多线程并不会充分调用两个CPU，而是会像在一个CPU上充分运转，而多进程则是会完全调用两个CPU，同时执行；

GIL-全局解释器锁

为什么会出现上述数据不一致的现象？因为GIL的存在。

  • 全局解释器所（global interpreter lock），每个线程在执行时候都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，即同一时刻只有一个线程使用CPU，也就是说python的多线程并不是真正意义上的同时执行。

GIL不是python的特性，为什么会存在GIL？

  • Guido van Rossum（吉多·范罗苏姆）创建python时就只考虑到单核cpu，解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁， 于是有了GIL这把超级大锁。因为cpython解析只允许拥有GIL全局解析器锁才能运行程序，这样就保证了保证同一个时刻只允许一个线程可以使用cpu。由于大量的程序开发者接收了这套机制,现在代码量越来越多,已经不容易通过c代码去解决这个问题。

问题1: 什么时候会释放Gil锁？

  • 遇到像 i/o操作这种 会有时间空闲情况 造成cpu闲置的情况会释放Gil
  • 会有一个专门ticks进行计数，一旦ticks数值达到100 这个时候释放Gil锁 线程之间开始竞争Gil锁(说明:ticks这个数值可以进行设置来延长或者缩减获得Gil锁的线程使用cpu的时间) ------这也是上述代码出现问题的原因！！！！！

那么，我们改如何解决GIL锁的问题呢？

1.更换cpython为jpython(不建议)

2.使用多进程完成多线程的任务

3.在使用多线程可以使用c语言去实现

参考资料：python面试不得不知道的点——GIL