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本文介绍了对cpython解释器的并行优化,使其支持真正的多解释器并行执行的解决方案。 作者:字节跳动终端技术——谢俊逸 背景 在业务场景中,我们通过cpython执行算法包,由于cpython的实现,在一个进程内,无法利用CPU的多个核心去同时执行算法包。对此,我们决定优化cpython,目标是让cpython高完成度的支持并行,大幅度的提高单个进程内Python算法包的执行效率。 在2020年,我们完成了对cpython的并行执行改造,是目前业界首个cpython3的高完成度同时兼容Python C API的并行实现。 性能 单线程性能劣化7.7% 多线程基本无锁抢占,多开一个线程减少44%的执行时间。 并行执行对总执行时间有大幅度的优化 通过了cpython的单元测试 在线上已经全量使用 cpython痛, GIL cpython是python官方的解释器实现。在cpython中,GIL,用于保护对Python对象的访问,从而防止多个线程同时执行Python字节码。GIL防止出现竞争情况并确保线程安全。 因为GIL的存在,cpython 是无法真正的并行执行python字节码的....

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