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Python GIL(Global Interpreter Lock) 이해

플라톤에 의해 재발행
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개요

Python은 단순성과 다양성으로 잘 알려진 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 그러나 다른 언어와 구별되는 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 고유한 기능이 있습니다. 이 기사에서는 GIL의 세부 사항, 목적, Python 성능에 미치는 영향을 자세히 살펴보겠습니다.

차례

Python GIL(Global Interpreter Lock)이란 무엇입니까?

Python GIL(Global Interpreter Lock) 이해

GIL(Global Interpreter Lock)은 CPython 인터프리터의 메커니즘으로, 다음의 참조 구현입니다. Python. 에이 뮤텍스(또는 잠금)를 사용하면 단 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 동시에 실행할 수 있습니다. 즉, 언제든지 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있도록 보장합니다. 순간.

Python에 전역 인터프리터 잠금이 있는 이유는 무엇입니까?

GIL은 메모리 관리를 단순화하고 스레드로부터 안전한 코드를 더 쉽게 작성할 수 있도록 Python에 도입되었습니다. GIL이 없으면 개발자는 여러 스레드로 작업할 때 경쟁 조건 및 교착 상태와 같은 복잡한 문제를 처리해야 합니다.

GIL은 어떻게 작동하나요?

GIL은 Python 인터프리터 주변의 잠금을 획득하고 해제하는 방식으로 작동합니다. 스레드는 Python 바이트코드를 실행하려고 할 때마다 GIL을 획득해야 합니다.. 다른 스레드가 이미 GIL을 획득한 경우 요청 스레드는 GIL이 해제될 때까지 기다려야 합니다. 스레드가 바이트코드 실행을 마치면 GIL을 해제하여 다른 스레드가 이를 획득할 수 있도록 합니다.

Python의 GIL 및 멀티스레딩

GIL은 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 허용하므로 Python의 멀티스레딩 이점이 제한됩니다. 실제로 GIL로 인해 Python의 멀티스레딩은 병렬 실행으로 인한 성능 향상이 중요한 CPU 바인딩 작업에 적합하지 않습니다.

GIL 및 CPU 바인딩 및 I/O 바인딩 작업

CPU 바인딩된 작업 수학적 계산이나 이미지 처리와 같은 많은 계산 능력이 필요합니다. GIL은 정확한 것을 방지하기 때문에 병렬 실행, CPU 바인딩 작업은 Python의 멀티스레딩으로 인한 이점을 얻지 못합니다.

반면에 네트워크 요청이나 파일 작업과 같은 I/O 바인딩 작업은 Python의 멀티스레딩을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. GIL은 스레드가 I/O 작업을 수행할 때 해제되어 다른 스레드가 Python 코드를 실행할 수 있도록 합니다.

GIL이 Python 성능에 미치는 영향

GIL은 특히 CPU 바인딩 작업 및 멀티스레딩과 관련하여 Python 성능에 상당한 영향을 미칩니다.

CPU 바인딩 성능

앞서 언급했듯이 CPU 바인딩 작업은 GIL로 인해 Python의 멀티스레딩으로 인한 이점을 얻지 못합니다. 실제로 어떤 경우에는 멀티스레딩이 CPU 바인딩된 작업의 성능을 저하시킬 수도 있습니다. 이는 GIL이 잠금을 획득하고 해제하는 데 오버헤드를 도입하여 추가 계산 시간이 추가되기 때문입니다.

이를 설명하기 위해 단일 스레드와 여러 스레드를 사용하여 광범위한 숫자 목록의 합계를 계산하는 예를 고려해 보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다.

import time

from threading import Thread

def calculate_sum(numbers):

    total = sum(numbers)

    print(f"The sum is: {total}")

def main():

    numbers = [i for i in range(1, 10000001)]

    start_time = time.time()

    calculate_sum(numbers)

    end_time = time.time()

    print(f"Single-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")

    start_time = time.time()

    thread1 = Thread(target=calculate_sum, args=(numbers[:5000000],))

    thread2 = Thread(target=calculate_sum, args=(numbers[5000000:],))

    thread1.start()

    thread2.start()

    thread1.join()

    thread2.join()

    end_time = time.time()

    print(f"Multi-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")

if __name__ == "__main__":

    main()

이 코드를 실행하면 단일 스레드 실행이 다중 스레드 실행보다 빠르다는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 GIL이 스레드의 병렬 실행을 제한하여 성능이 저하되기 때문입니다.

I/O 바인딩 성능

CPU 바인딩 작업과 달리 I/O 바인딩 작업은 Python의 멀티스레딩을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. I/O 작업 중에 GIL이 해제되므로 여러 스레드가 Python 코드를 동시에 실행할 수 있어 전반적인 성능이 향상됩니다.

이를 설명하기 위해 단일 스레드와 여러 스레드를 사용하여 여러 HTTP 요청을 만드는 예를 고려해 보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다.

import time

import requests

from threading import Thread

def make_request(url):

    response = requests.get(url)

    print(f"Response from {url}: {response.status_code}")

def main():

    urls = ["https://www.google.com", "https://www.facebook.com", "https://www.twitter.com"]

    start_time = time.time()

    for url in urls:

        make_request(url)

    end_time = time.time()

    print(f"Single-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")

    start_time = time.time()

    threads = []

    for url in urls:

        thread = Thread(target=make_request, args=(url,))

        thread.start()

        threads.append(thread)

    for thread in threads:

        thread.join()

    end_time = time.time()

    print(f"Multi-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")

if __name__ == "__main__":

    main()

이 코드를 실행하면 다중 스레드 실행이 단일 스레드 실행보다 빠르다는 것을 확인할 수 있습니다. GIL은 I/O 작업 중에 해제되어 여러 스레드가 Python 코드를 동시에 실행할 수 있도록 합니다.

GIL의 대안

GIL에는 한계가 있지만 이를 극복하기 위해 몇 가지 대안을 사용할 수 있습니다.

멀티 프로세싱

멀티프로세싱은 각각 자체 Python 인터프리터가 있는 여러 프로세스를 실행할 수 있게 해주는 Python의 모듈입니다. 스레드와 달리 프로세스는 동일한 메모리 공간을 공유하지 않으며, 따라서 GIL이 필요하지 않습니다. 이는 다중 처리를 CPU 바인딩된 작업에 적합하게 만들어줍니다. 진정한 병렬 실행.

비동기 프로그래밍

비동기 프로그래밍 또는 비동기 프로그래밍은 비차단 코드 실행을 허용하는 프로그래밍 패러다임입니다. 여러 스레드나 프로세스 없이 동시성을 달성하기 위해 코루틴과 이벤트 루프를 활용합니다. 비동기 프로그래밍은 I/O 중심 작업에 적합하며 시스템 리소스를 효율적으로 활용합니다.

GIL의 장점과 단점

GIL의 장점

  • 메모리 관리를 단순화하고 스레드로부터 안전한 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.
  • 경합 상태 및 교착 상태를 방지하여 일정 수준의 안전을 제공합니다.
  • 스레드 기반 동시성을 통해 I/O 바인딩된 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

GIL의 단점

  • CPU 바인딩된 작업에 대한 멀티스레딩의 이점을 제한합니다.
  • 특정 시나리오에서는 오버헤드가 발생하고 성능이 저하될 수 있습니다.
  • 최적의 성능을 위해서는 다중 처리 또는 비동기 프로그래밍과 같은 대체 접근 방식이 필요합니다.

GIL에 대한 일반적인 오해

GIL과 Python의 성능

대중적인 믿음과는 달리 GIL은 Python의 성능을 결정하는 유일한 요소가 아닙니다. 특정 시나리오에 영향을 미치는 동안 Python의 성능은 알고리즘 복잡성, 하드웨어 기능 및 코드 최적화와 같은 다양한 다른 요소의 영향을 받습니다.

GIL 및 멀티스레딩

GIL은 Python의 멀티스레딩을 방지하지 않습니다. 단순히 Python 바이트코드의 병렬 실행을 제한합니다. 멀티스레딩은 I/O 작업 중에 GIL이 해제되는 I/O 바인딩 작업과 같은 특정 작업에 여전히 이점을 줄 수 있습니다.

GIL 작업을 위한 모범 사례

CPU 바인딩된 작업 최적화

  • CPU 바인딩된 작업에는 멀티스레딩 대신 멀티프로세싱을 활용합니다.
  • CNumPy 또는 Pandas와 같은 다중 처리를 활용하는 라이브러리 또는 프레임워크를 사용하는 온사이더.
  • 병목 현상을 식별하고 알고리즘 효율성을 개선하여 코드를 최적화하세요.

I/O 바인딩 성능 최대화

  • async/await 같은 비동기 프로그래밍 기술이나 asyncio 같은 이벤트 기반 프레임워크를 활용하세요.
  • I/O 중심 작업을 수행하는 동안 스레드 풀 또는 프로세스 풀을 활용하여 동시성을 최대화합니다.
  • aiohttp 또는 요청 비동기와 같은 I/O 작업을 위한 비동기 API를 제공하는 라이브러리 또는 프레임워크 사용을 고려해보세요.

결론

Python GIL(Global Interpreter Lock)은 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 허용하는 CPython 인터프리터의 고유한 기능입니다. 메모리 관리를 단순화하고 스레드 안전성을 보장하는 반면, CPU 바인딩 작업에 대한 멀티스레딩의 이점은 제한됩니다. 그러나 다중 처리 및 비동기 프로그래밍과 같은 대안은 이러한 한계를 극복하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 효율적이고 확장 가능한 Python 애플리케이션을 작성하려면 GIL과 GIL이 Python 성능에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

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