多线程真的比单线程快?

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多线程真的比单线程快?

事实上,Python 多线程另一个很重要的话题叫,GIL(Global Interpreter Lock,即全局解释器锁)。

多线程不一定比单线程快

在Python中,可以通过多进程、多线程和多协程来实现多任务。难道多线程就一定比单线程快?

下面我用一段代码证明我自己得观点。

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@Author:Runsen 
@微信公众号:Python之王 
@博客:https://blog.csdn.net/weixin_44510615 
@Date:2020/6/4 
''' 
 
import threading, time 
def my_counter(): 
    i = 0 
    for _ in range(100000000): 
        i = i+1 
    return True 
 
def main1(): 
    start_time = time.time() 
    for tid in range(2): 
        t = threading.Thread(target=my_counter) 
        t.start() 
        t.join()  # 第一次循环的时候join方法引起主线程阻塞,但第二个线程并没有启动,所以两个线程是顺序执行的 
 
    print("单线程顺序执行total_time: {}".format(time.time() - start_time)) 
 
def main2(): 
    thread_ary = {} 
    start_time = time.time() 
    for tid in range(2): 
        t = threading.Thread(target=my_counter) 
        t.start() 
        thread_ary[tid] = t 
 
    for i in range(2): 
        thread_ary[i].join()  # 两个线程均已启动,所以两个线程是并发的 
 
    print("多线程执行total_time: {}".format(time.time() - start_time)) 
 
if __name__ == "__main__": 
    main1() 
    main2() 

运行结果

单线程顺序执行total_time: 17.754502773284912 
多线程执行total_time: 20.01178550720215 

我怕你说我乱得出来得结果,我还是截个图看清楚点

这时,我怀疑:我的机器出问题了吗?其实不是这样,本质上来说Python 的线程失效了,没有起到并行计算的作用。

Python 的线程,的确封装了底层的操作系统线程,在 Linux 系统里是 Pthread(全称为 POSIX Thread),而在 Windows 系统里是 Windows Thread。另外,Python 的线程,也完全受操作系统管理,比如协调何时执行、管理内存资源、管理中断等等。

GIL不是Python的特性

GIL 的概念用简单的一句话来解释,就是「任一时刻,无论线程多少,单一 CPython 解释器只能执行一条字节码」。这个定义需要注意的点:

首先需要明确的一点是「GIL并不是Python的特性」,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。

C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等。

Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行。

「其他 Python 解释器不一定有 GIL」。例如 Jython (JVM) 和 IronPython (CLR) 没有 GIL,而 CPython,PyPy 有 GIL;

因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python,也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点:「GIL并不是Python的特性,Python完全可以不依赖于GIL」

GIL本质就是一把互斥锁

GIL本质就是一把互斥锁,既然是互斥锁,所有互斥锁的本质都一样,都是将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改,进而保证数据安全。

可以肯定的一点是:保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁。

GIL 的工作原理:比如下面这张图,就是一个 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中,Thread 1、2、3 轮流执行,每一个线程在开始执行时,都会锁住 GIL,以阻止别的线程执行;同样的,每一个线程执行完一段后,会释放 GIL,以允许别的线程开始利用资源。

计算密集型

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源

我们先来看一个简单的计算密集型示例:

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@Author:Runsen 
@微信公众号:Python之王 
@博客:https://blog.csdn.net/weixin_44510615 
@Date:2020/6/4 
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import time 
COUNT = 50_000_000 
 
def count_down(): 
   global COUNT 
   while COUNT > 0: 
       COUNT -= 1 
 
s = time.perf_counter() 
count_down() 
c = time.perf_counter() - s 
print('time taken in seconds - >:', c) 
 
time taken in seconds - >: 9.2957003 

这个是单线程, 时间是9s, 下面我们用两个线程看看结果又如何:

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@Author:Runsen 
@微信公众号:Python之王 
@博客:https://blog.csdn.net/weixin_44510615 
@Date:2020/6/4 
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import time 
from threading import Thread 
 
COUNT = 50_000_000 
 
def count_down(): 
   global COUNT 
   while COUNT > 0: 
       COUNT -= 1 
 
s = time.perf_counter() 
t1 = Thread(target=count_down) 
t2 = Thread(target=count_down) 
t1.start() 
t2.start() 
t1.join() 
t2.join() 
c = time.perf_counter() - s 
print('time taken in seconds - >:', c) 
 
time taken in seconds - >: 17.110625 

我们程序主要的操作就是在计算, CPU没有等待, 而改为多线程后, 增加了线程后, 在线程之间频繁的切换,增大了时间开销, 时间当然会增加了。

还有一种类型是IO密集型,涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成(因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度)。对于IO密集型任务,任务越多,CPU效率越高,但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务,比如Web应用。

「总结:对于io密集型工作(Python爬虫),多线程可以大幅提高代码效率。对CPU计算密集型(Python数据分析,机器学习,深度学习),多线程的效率可能比单线程还略低。所以,数据领域没有多线程提高效率之说,只有将CPU提升到GPU,TPU来提升计算能力。」

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