本篇整理了關於 Python 為什麼會有 GIL 的出現、thread-safe 問題探討、以及 GIL 切換時機、和確保 thread-safe 的原子操作概念 (atomic operation)，此篇未來會持續更新，希望對在了解 GIL 的你有幫助～
Table
一. 為什麼會有 GIL 的出現？
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that protects access to Python objects, preventing multiple threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
wiki.python.org
避免在在執行 multiple threads 時，CPython memory 會有 thread-safe 的問題，所以在 Python Source Code 直譯成 bytecodes 時增加 GIL (Global Interpreter Lock) 的全域鎖。也就是說 GIL 可以用於確保在 Python 運行時僅運行一個 Thread 來保證 Thread-safe。
參考文章：wiki.python.org
二. 切換 thread 的時機？
當一個執行緒沒有直譯超過 1000 個 bytecode 指令 (Python 2)，或是超過 5 ms (Python 3.2後) 的時候，執行緒將會釋放 GIL 來讓其他執行緒使用。所以 GIL 保證的 Thread-safe 是 Bytecode 而不是 Python Code。
參考文章：深入 GIL: 如何寫出快速且 thread-safe 的 Python
三. 什麼是 thread-safe？
當多執行緒同時運行，並對同一資源進行讀寫操作的修改時，必須保證其執行緒與執行緒間不會發生衝突，和數據修改不會發生錯誤，稱為 thread-safe。
而了解了 thread 的切換時機和 thread-safe 後，如何避免執行緒執行到一半就被其他執行緒，就要討論原子操作。
四. 什麼是原子操作 (atomic operation)？
同上面所述的 GIL 保證的 Thread-safe 是在 Bytecode 層而不是 Python Code。所以能確保的是每行 Bytecode 都會被運行完成，而多行 Bytecode 時則有被中斷切換執行緒的可能性。
1. 舉個例子：
運行 sort() 函式
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
import dis this_is_list = [] def list_sort(): this_is_list.sort() return ‘ok’ dis.dis(list_sort) |
輸出結果：
|
1 2 3 4 |
>>> 0 LOAD_GLOBAL 0 (this_is_list) >>> 2 LOAD_METHOD 1 (sort) >>> 4 CALL_METHOD 0 >>> 6 POP_TOP |
所以 sort 本身是單一個 bytecode，這代表在執行完 sort 前是沒有機會被中斷而釋放 GIL 的。而這個概念就叫做原子操作 (atomic operation)，也就是 “原子是最小的、不可分割的最小個體” 的意義。
2. 再舉個例子：
運行 append() 函式
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import dis this_is_list = [] def list_append(): this_is_list.append('text') return 'ok' dis.dis(list_append) |
輸出結果：
|
1 2 3 4 5 |
0 LOAD_GLOBAL 0 (this_is_list) 2 LOAD_METHOD 1 (append) 4 LOAD_CONST 1 ('text') 6 CALL_METHOD 1 8 POP_TOP |
可以看到 append 函式的輸出中，比剛剛運行 sort 還多了一行 bytecode (4 LOAD_CONST 1 (‘text’))，也就是說有可能在運行到一半時，就被中斷換其他執行緒運行，所以 append 函式就不是一個原子操作～
五. 非原子操作，如何避免 Race Condition
如果是非原子操作 (atomic operation) 的情況下，threading 標準庫內有提供一些方式來防止 race condition 的發生。而 Lock 和 RLock 其中兩個基本工具。
- Lock：Lock 是一個像大廳通行證的對象。一次只有一個 thread 可以擁有 Lock。基本功能是
.acquire（）和.release（）或使用with self._lock - RLock：避免 Deadlock 發生，它允許一個 thread 在調用
.release（）之前多次.acquire（），也就是鎖中鎖的概念，可以遞迴的鎖。
參考文章：[Python] An Intro to Threading in Python
最後～
▍本篇我們介紹了以下內容：
- 為什麼會有 GIL 的出現？
- 切換 thread 的時機？
- 什麼是 thread-safe？
- 什麼是原子操作 (atomic operation)？
- 非原子操作，如何避免 Race Condition？
▍關於與 Concurrency Programming 相關其他文章，可以參考：
- 【Python教學】淺談 Concurrency Programming
- 【Python教學】淺談 GIL & Thread-safe & Atomic
- 【Python教學】淺談 Multi-processing & Multi-threading 使用方法
- 【Python教學】淺談 Multi-processing pool 使用方法
▍關於 Async IO 相關其他文章，可以參考：
- 【Python教學】淺談 Coroutine 協程使用方法
- 【Python教學】Async IO Design Patterns 範例程式
- 【實戰篇】 解析 Python 之父寫的 web crawler 異步爬蟲
那麼有關於 【Python教學】淺談 GIL & Thread-safe & Atomic 的介紹就到這邊告一個段落囉！有任何問題可以在以下留言～
有關 Max行銷誌的最新文章，都會發佈在 Max 的 Facebook 粉絲專頁，如果想看最新更新，還請您按讚或是追蹤唷！