在python中单线程,多线程,多进程对CPU的利用率实测以及GIL原理分析
首先关于在python中单线程,多线程,多进程对cpu的利用率实测如下: 单线程,多线程,多进程测试代码使用死循环。 1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: 总结: 1)单进程单线程时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核。 2)单进程多线程时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不过很明显没有充分利用两个核,这里要说一个GIL(全局解释器锁)的概念: GIL不同于线程之间的互斥锁,GIL并不是Python的特性,而是Cpython引入的一个概念。(Jpython,PYPY) Python的代码由Python的解释器执行(CPython)。那么我们的代码什么时候被python解释器执行,由我们的GIL也就是全局解释器锁进行控制。 当我们有一个线程开始访问解释器的时候,GIL会将这把锁上锁,也就是说,其他线程无法再访问解释器,也就意味着,其他的线程无法再被执行。 GIL执行流程: 加锁GIL。 切换到一个线...