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宝鸡百度seo,安卓aso关键词优化,北京电商网站开发公司,可以找题目做的网站一、GIL的本质与影响范围 **全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)**是CPython解释器的核心机制,其本质是一个互斥锁,保证同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这一设计使得: ✅ 简化内存管理:避免多线程竞争对象引用计数 ❌ 限制多核性能:CPU密集型多线程程序…
一、GIL的本质与影响范围

**全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)**是CPython解释器的核心机制,其本质是一个互斥锁,保证同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这一设计使得:

  • ✅ 简化内存管理:避免多线程竞争对象引用计数

  • ❌ 限制多核性能:CPU密集型多线程程序无法有效利用多核


二、GIL在不同场景下的表现实测

通过实际测试揭示GIL对性能的影响规律:

测试1:CPU密集型任务(矩阵运算)
import numpy as np
import threading
import timedef matrix_power(n):arr = np.random.rand(1000, 1000)for _ in range(n):np.linalg.matrix_power(arr, 3)# 单线程执行
start = time.time()
matrix_power(5)
print(f"单线程耗时: {time.time() - start:.2f}s")  # 输出:单线程耗时: 8.71s# 多线程执行(2线程)
t1 = threading.Thread(target=matrix_power, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=matrix_power, args=(5,))
start = time.time()
t1.start(); t2.start()
t1.join(); t2.join()
http://www.whsansanxincailiao.cn/news/30342018.html

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