GIL 已经被杀死了么？

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花下猫语： Python 中最广为人诟病的一点，大概就是它的 GIL 了。由于 GIL 的存在，Python 无法实现真正的多线程编程，因此很多人都把这视作 Python 最大的软肋。

PEP-554 提出后（ 2017 年 9 月），大伙似乎看到了一线改善的曙光。然而，GIL 真的可以被彻底杀死么，如果可以的话，它会怎么实现呢，为什么等了一年多还没实现，仍需要我们等待多长时间呢？

英文 | Has the Python GIL been slain? [ 1 ]

作者 | Anthony Shaw

译者 | 豌豆花下猫

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2003 年初，Intel 公司推出了全新的奔腾 4 “ HT ” 处理器，该处理器的主频（译注：CPU 内核工作的时钟频率）为 3 GHz，采用了“超线程”技术。

在接下来的几年中，Intel 和 AMD 激烈竞争，通过提高总线速度、L2 缓存大小和减小芯片尺寸以最大限度地减少延迟，努力地实现最佳的台式机性能。3Ghz 的 HT 在 2004 年被“ Prescott ”的 580 型号取代，该型号的主频高达 4 GHz。

似乎提升性能的最好方法就是提高处理器的主频，但 CPU 却受到高功耗和散热会影响全球变暖的困扰。

你电脑上有 4Ghz 的 CPU 吗？不太可能，因为性能的前进方式是更高的总线速度和更多的内核。Intel 酷睿 2 代在 2006 年取代了奔腾 4，主频远低于此。

除了发布消费级的多核 CPU，2006 年还发生了其它事情，Python 2.5 发布了！ Python 2.5 带来了人见人爱的 with 语句的 beta 版本 。

在使用 Intel 的酷睿 2 或 AMD 的 Athlon X2 时，Python 2.5 有一个重要的限制——GIL 。

什么是 GIL ？

GIL 即全局解释器锁（ Global Interpreter Lock ），是 Python 解释器中的一个布尔值，受到互斥保护。这个锁被 CPython 中的核心字节码用来评估循环，并调节用来执行语句的当前线程。

CPython 支持在单个解释器中使用多线程，但线程们必须获得 GIL 的使用权才能执行操作码（做低级操作）。这样做的好处是，Python 开发人员在编写异步代码或多线程代码时，完全不必操心如何获取变量上的锁，也不需担心进程因为死锁而崩溃。

GIL 使 Python 中的多线程编程变得简单。

GIL 还意味着虽然 CPython 可以是多线程的，但在任何给定的时间里只能执行 1 个线程。这意味着你的四核 CPU 会像上图一样工作 （减去蓝屏，但愿如此）。

当前版本的 GIL 是在 2009 年编写的 [ 2 ] ，用于支持异步功能，几乎没被改动地存活了下来，即使曾经多次试图删除它或减少对它的依赖。

所有提议移除 GIL 的诉求是，它不应该降低单线程代码的性能。任何曾在 2003 年启用超线程（ Hyper-Threading ）的人都会明白为什么 这很重要 [ 3 ] 。

在 CPython 中避免使用 GIL

如果你想在 CPython 中使用真正的并发代码，则必须使用多进程。

在 CPython 2.6 中，标准库里增加了 multiprocessing 模块。multiprocessing 是 CPython 大量产生的进程的包装器（每个进程都有自己的 GIL ）——

from multiprocessing import Process

def f(name):
    print 'hello', name

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

进程可以从主进程中“孵出”，通过编译好的 Python 模块或函数发送命令，然后重新纳入主进程。

multiprocessing 模块还支持通过队列或管道共享变量。它有一个 Lock 对象，用于锁定主进程中的对象，以便其它进程能够写入。

多进程有一个主要的缺陷：它在时间和内存使用方面的开销很大。CPython 的启动时间，即使没有非站点（ no-site ），也是 100-200ms （参见 这个链接 [ 4 ] ）。

因此，你可以在 CPython 中使用并发代码，但是你必须仔细规划那些长时间运行的进程，这些进程之间极少共享对象。

另一种替代方案是使用像 Twisted 这样的三方库。

PEP-554 与 GIL 的死亡？

小结一下，CPython 中使用多线程很容易，但它并不是真正的并发，多进程虽然是并发的，但开销却极大。

有没有更好的方案呢？

绕过 GIL 的线索就在其名称中，全局 解释器 锁是全局解释器状态的一部分。CPython 的进程可以有多个解释器，因此可以有多个锁，但是此功能很少使用，因为它只通过 C-API 公开。

在为 CPython 3.8 提出的特性中有个 PEP-554，提议实现子解释器（ sub-interpreter ），以及在标准库中提供一个新的带有 API 的 interpreters 模块。

这样就可以在 Python 的单个进程中创建出多个解释器。Python 3.8 的另一个改动是解释器都将拥有单独的 GIL ——

因为解释器的状态包含内存分配竞技场（ memory allocation arena ），即所有指向 Python 对象（局地和全局）的指针的集合，所以 PEP-554 中的子解释器无法访问其它解释器的全局变量。

与多进程类似，在解释器之间共享对象的方法是采用 IPC 的某种形式（网络、磁盘或共享内存）来做序列化。在 Python 中有许多方法可以序列化对象，例如 marshal 模块、 pickle 模块、以及像 json 和 simplexml 这样更标准化的方法 。这些方法褒贬不一，但无一例外会造成额外的开销。

最佳方案是开辟一块共享的可变的内存空间，由主进程来控制。这样的话，对象可以从主解释器发送，并由其它解释器接收。这将是 PyObject 指针的内存管理空间，每个解释器都可以访问它，同时由主进程拥有对锁的控制权。

这样的 API 仍在制定中，但它可能如下所示：

import _xxsubinterpreters as interpreters
import threading
import textwrap as tw
import marshal

# Create a sub-interpreter
interpid = interpreters.create()

# If you had a function that generated some data
arry = list(range(0,100))

# Create a channel
channel_id = interpreters.channel_create()

# Pre-populate the interpreter with a module
interpreters.run_string(interpid, "import marshal; import _xxsubinterpreters as interpreters")

# Define a
def run(interpid, channel_id):
    interpreters.run_string(interpid,
                            tw.dedent("""
        arry_raw = interpreters.channel_recv(channel_id)
        arry = marshal.loads(arry_raw)
        result = [1,2,3,4,5] # where you would do some calculating
        result_raw = marshal.dumps(result)
        interpreters.channel_send(channel_id, result_raw)
        """),
               shared=dict(
                   channel_id=channel_id
               ),
               )

inp = marshal.dumps(arry)
interpreters.channel_send(channel_id, inp)

# Run inside a thread
t = threading.Thread(target=run, args=(interpid, channel_id))
t.start()

# Sub interpreter will process. Feel free to do anything else now.
output = interpreters.channel_recv(channel_id)
interpreters.channel_release(channel_id)
output_arry = marshal.loads(output)

print(output_arry)

此示例使用了 numpy，并通过使用 marshal 模块对其进行序列化来在通道上发送 numpy 数组 ，然后由子解释器来处理数据（在单独的 GIL 上），因此这会是一个计算密集型（ CPU-bound ）的并发问题，适合用子解释器来处理。

这看起来效率低下

marshal 模块相当快，但仍不如直接从内存中共享对象那样快。

PEP-574 提出了一种新的 pickle [ 5 ] 协议（ v5 ），它支持将内存缓冲区与 pickle 流的其余部分分开处理。对于大型数据对象，将它们一次性序列化，再由子解释器反序列化，这会增加很多开销。

新的 API 可以（ 假想 ，并没有合入）像这样提供接口：

import _xxsubinterpreters as interpreters
import threading
import textwrap as tw
import pickle

# Create a sub-interpreter
interpid = interpreters.create()

# If you had a function that generated a numpy array
arry = [5,4,3,2,1]

# Create a channel
channel_id = interpreters.channel_create()

# Pre-populate the interpreter with a module
interpreters.run_string(interpid, "import pickle; import _xxsubinterpreters as interpreters")

buffers=[]

# Define a
def run(interpid, channel_id):
    interpreters.run_string(interpid,
                            tw.dedent("""
        arry_raw = interpreters.channel_recv(channel_id)
        arry = pickle.loads(arry_raw)
        print(f"Got: {arry}")
        result = arry[::-1]
        result_raw = pickle.dumps(result, protocol=5)
        interpreters.channel_send(channel_id, result_raw)
        """),
                            shared=dict(
                                channel_id=channel_id,
                            ),
                            )

input = pickle.dumps(arry, protocol=5, buffer_callback=buffers.append)
interpreters.channel_send(channel_id, input)

# Run inside a thread
t = threading.Thread(target=run, args=(interpid, channel_id))
t.start()

# Sub interpreter will process. Feel free to do anything else now.
output = interpreters.channel_recv(channel_id)
interpreters.channel_release(channel_id)
output_arry = pickle.loads(output)

print(f"Got back: {output_arry}")

这看起来像极了很多样板

确实，这个例子使用的是低级的子解释器 API。如果你使用了多进程库，你将会发现一些问题。它不像 threading 那么简单，你不能想着在不同的解释器中使用同一串输入来运行同一个函数（目前还不行）。

一旦合入了这个 PEP，我认为 PyPi 中的其它一些 API 也会采用它。

子解释器需要多少开销？

简版回答 ：大于一个线程，少于一个进程。

详版回答 ：解释器有自己的状态，因此虽然 PEP-554 可以使创建子解释器变得方便，但它还需要克隆并初始化以下内容：

• 在 main 命名空间与 importlib 中的模块
• sys 字典的内容
• 内置的方法（ print、assert 等等）
• 线程
• 核心配置

核心配置可以很容易地从内存克隆，但导入的模块并不那么简单。在 Python 中导入模块的速度很慢，因此，如果每次创建子解释器都意味着要将模块导入另一个命名空间，那么收益就会减少。

那么 asyncio 呢？

标准库中 asyncio 事件循环的当前实现是创建需要求值的帧（ frame ），但在主解释器中共享状态（因此共享 GIL ）。

在 PEP-554 被合入后，很可能是在 Python 3.9，事件循环的替代实现 可能 是这样（尽管还没有人这样干）：在子解释器内运行 async 方法，因此会是并发的。

听起来不错，发货吧！

额，还不可以。

因为 CPython 已经使用单解释器的实现方案很长时间了，所以代码库的许多地方都在使用“运行时状态”（ Runtime State ）而不是“解释器状态”（ Interpreter State ），所以假如要将当前的 PEP-554 合入的话，将会导致很多问题。

例如，垃圾收集器（在 3.7 版本前）的状态就属于运行时。

在 PyCon sprint 期间（译注：PyCon 是由 Python 社区举办的大型活动，作者指的是官方刚在美国举办的这场，时间是 2019 年 5 月 1 日至 5 月 9 日。sprint 是为期 1-4 天的活动，开发者们自愿加入某个项目，进行“冲刺”开发。该词被敏捷开发团队使用较多，含义与形式会略有不同），更改已经开始 [ 6 ] 将垃圾收集器的状态转到解释器，因此每个子解释器将拥有它自己的 GC （本该如此）。

另一个问题是在 CPython 代码库和许多 C 扩展中仍残存着一些“全局”变量。因此，当人们突然开始正确地编写并发代码时，我们可能会遭遇到一些问题。

还有一个问题是文件句柄属于进程，因此当你在一个解释器中读写一个文件时，子解释器将无法访问该文件（不对 CPython 作进一步更改的话）。

简而言之，还有许多其它事情需要解决。

结论：GIL 死亡了吗？

对于单线程的应用程序，GIL 仍然存活。因此，即便是合并了 PEP-554，如果你有单线程的代码，它也不会突然变成并发的。

如果你想在 Python 3.8 中使用并发代码，那么你就会遇到计算密集型的并发问题，那么这可能是张入场券！

什么时候？

Pickle v5 和用于多进程的共享内存可能是在 Python 3.8 （ 2019 年 10 月）实现，子解释器将介于 3.8 和 3.9 之间。

如果你现在想要使用我的示例，我已经构建了一个分支，其中包含所有 必要的代码 [ 7 ]

References

[1] Has the Python GIL been slain? https://hackernoon.com/has-the-python-gil-been-slain-9440d28fa93d [2] 是在 2009 年编写的: https://github.com/python/cpython/commit/074e5ed974be65fbcfe75a4c0529dbc53f13446f [3] 这很重要: https://arstechnica.com/features/2002/10/hyperthreading [4] 这个链接 : https://hackernoon.com/which-is-the-fastest-version-of-python-2ae7c61a6b2b [5] PEP-574 提出了一种新的 pickle : https://www.python.org/dev/peps/pep-0574/ [6] 更改已经开始: https://github.com/python/cpython/pull/13219 [7] 必要的代码 : https://github.com/tonybaloney/cpython/tree/subinterpreters

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