Gil全局解释锁延伸扩展
GIL:全局解释器锁。当我们使用多线程的时候,每一个进程中只有一个GIL锁,那么这多个线程中谁拿到GIL锁，谁就可以使用cpu(ps:多个进程有多个Gil锁，但每个进程中只有一个GIL)，所以当python用cpython作为解释器的时候，多线程就不是真正意义上的多线程，属于伪并发的多线程。
问题1: 什么时候会释放Gil锁
1. 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
2. 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)
问题2: 互斥锁和Gil锁的关系
- Gil锁 :保证同一时刻只有一个线程能使用到cpu
- 互斥锁 : 多线程时,保证修改共享数据时有序的修改,不会产生数据修改混乱
- 首先假设只有一个进程,这个进程中有两个线程 Thread1,Thread2, 要修改共享的数据date, 并且有互斥锁:
执行以下步骤:
多线程运行，假设Thread1获得GIL可以使用cpu，这时Thread1获得 互斥锁lock,Thread1可以改date数据(但并没有开始修改数据);
Thread1线程在修改date数据前发生了 i/o操作 或者 ticks计数满100((注意就是没有运行到修改data数据),这个时候 Thread1 让出了Gil,Gil锁可以被竞争);
Thread1 和 Thread2 开始竞争Gil (注意:如果Thread1是因为i/o 阻塞 让出的Gil，Thread2必定拿到Gil,如果Thread1是因为ticks计数满100让出Gil这个时候Thread1 和 Thread2 公平竞争);
假设 Thread2正好获得了GIL, 运行代码去修改共享数据date,由于Thread1有互斥锁lock，所以Thread2无法更改共享数据date,这时Thread2让出Gil锁, GIL锁再次发生竞争;
假设Thread1又抢到GIL，由于其有互斥锁Lock所以其可以继续修改共享数据data,当Thread1修改完数据释放互斥锁lock,Thread2在获得GIL与lock后才可对data进行修改
以上描述了互斥锁和Gil锁的 一个关系。
总结:
1. 线程锁是fine-grained(细粒度)的锁，程序员需要自行加/解锁来保证线程安全;
2. 全局解释锁是coarse-grained(粗粒度)的锁，语言层面本身维护着一个全局的锁机制用来保证线程安全;
3. 前一种方式比较典型的是 Java, Jython 等, 后一种方式比较典型的是 CPython (即Python)。
