多线程与CPU:
1.单核CPU  CPU密集型的程序(做计算操作的程序)  单线程即可( 此时的任务已经把CPU资源100%消耗了,就没必要也不可能使用多线程来提高计算效率)
2.单核CPU  IO密集型的程序(做IO操作的程序 )        多线程>单线程(多线程可以阻塞,但并不是并行,是“伪并行”,实际上还是一个CPU在执行一切事物,只是切换的太快,没法察觉)
3.多核CPU 做计算操作的程序 多线程>>单线程 (每个核心执行一个线程,每个核心的线程并发执行计算,以提高任务执行效率,例如加密解密,数据压缩解压缩(视频、音频、普通数据),否则只能使一个核心满载,而其他核心闲置。)

4.多核CPU  IO密集型任务 多线程>单线程

但是在PYTHON里:

由于GIL的机制就变得不完全一样了:单核CPU  CPU密集型程序 单线程耗时<多线程。多核CPU  CPU密集型程序 单线程耗时<多线程,也就是说只要是CPU密集型程序 不要只单独的使用多线程。

一、先说为什么会有GIL ,GIL是干什么的:

多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁,于是python解释器有了GIL这把超级大锁,就默认python内部对象是thread-safe的,无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。

也就是说 如果不释放这把锁,线程都是串行的。

但PYTHON的多线程并不是一无是处

二、GIL锁的释放机制:

先解释什么是IO密集型和计算密集型:

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,因此,代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务,最好用C语言编写。

第二种任务的类型是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。

IO密集型任务执行期间,99%的时间都花在IO上,花在CPU上的时间很少,因此,用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言,完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务,最合适的语言就是开发效率最高(代码量最少)的语言,脚本语言是首选,C语言最差。

GIL对于IO密集型和计算密集型:

IO密集型(网络传输、磁盘读写等):
线程遇到I/O阻塞时,会自动释放GIL。(阻塞等待时,就释放GIL,给另一个线程执行的机会)

cpu密集型(编解码,解压缩等):
解释器会周期性的让线程释放锁

由上面可知,至少有两种情况python会做线程切换,一是一但有IO操作时,会有线程切换,二是当一个线程连续执行了一定数量的指令时,会出现线程切换。

再加上每次操作系统执行线程的调度都需要消耗时间,这样,就可以理解为什么在多核+cpu密集型程序时不要单独的使用多线程,会比单线程更耗时。

即使是多核CPU,如果没有GIL 不同核的CPU执行不同的线程,但是有了GIL这把锁,某个核心上的CPU即使被唤醒也没有获得GIL锁,无法执行。

综上,在不使用别的库的情况下,python多线程最好只用于IO密集型的操作。

参考:https://blog.csdn.net/delacroix_xu/article/details/5928121   

       http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000

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