如果我们有GIL，为什么我们需要线程锁？

Question

我相信这是个愚蠢的问题，但我还是找不到。实际上，最好把它分成两个问题：

1）我们可以有很多线程，但是由于GIL，在一瞬间只有一个线程在执行，这是对的吗？在

2）如果是，为什么我们还需要锁？我们使用锁来避免两个线程读写共享对象的情况，因为GIL-twi线程不能在一瞬间执行，对吗？在

Answer 1

GIL防止多个线程同时执行，但不是在所有情况下。在

GIL在线程执行的I/O操作期间临时释放。也就是说，多个线程可以同时运行。这就是你还需要锁的原因之一。在

我不知道我在哪里找到这个参考。。。。在一个视频或其他东西-很难查找，但你可以进一步调查自己

Answer 2

在任何时候，是的，只有一个线程在执行Python代码（其他线程可能正在执行一些IO、NumPy等等）。这基本上是真的。然而，这在任何单处理器系统上都是如此，然而人们在单处理器系统上仍然需要锁。在

请查看以下代码：

queue = []
def do_work():
    while queue:
        item = queue.pop(0)
        process(item)

只有一根线，一切都很好。对于两个线程，您可能会从queue.pop()得到异常，因为另一个线程首先对最后一个项目调用了queue.pop()。所以你得想办法解决这个问题。使用锁是一个简单的解决方案。您也可以使用适当的并发队列（比如queue模块），但是如果您查看queue模块内部，您会发现Queue对象中有一个threading.Lock()。所以不管怎样你都在用锁。在

在没有必要的锁的情况下编写多线程代码是一个常见的新手错误。你看了代码，然后想，“这会很好的工作”，然后在几个小时后发现，一些真正奇怪的事情发生了，因为线程没有正确地同步。在

或者简而言之，在多线程程序中有许多地方需要防止另一个线程修改结构，直到应用完一些更改为止。这允许您在数据上维护不变量，如果您不能维护不变量，那么基本上不可能编写正确的代码。在

或者用最短的方式说，“如果你不在乎你的代码是否正确，你就不需要锁。”

Answer 3

吉尔保护着Python的内部。这意味着：

1. 您不必担心由于多线程而导致解释器出错
2. 大多数事情并不是真正并行运行的，因为python代码是按顺序执行的，这是由于GIL

但是GIL不保护你自己的代码。例如，如果您有以下代码：

self.some_number += 1

它将读取self.some_number的值，计算some_number+1，然后将其写回self.some_number。在

如果在两个线程中执行此操作，则一个线程和另一个线程的操作（读、加、写）可能会混合在一起，因此结果是错误的。在

这可能是执行顺序：

1. thread1读取self.some_number（0）
2. 线程2读取self.some_number（0）
3. thread1计算some_number+1（1）
4. thread2计算some_number+1（1）
5. thread1将1写入self.some_number
6. thread2将1写入self.some_number

您可以使用锁强制执行以下执行顺序：

1. thread1读取self.some_number（0）
2. thread1计算some_number+1（1）
3. thread1将1写入self.some_number
4. 线程2读取self.some_number（1）
5. thread2计算some_number+1（2）
6. thread2将2写入self.some_number

编辑：让我们用一些代码来完成这个答案，这些代码显示了所解释的行为：

^{pr2}$

有两个函数实现增量。一个用锁，另一个不用。在

函数increment_in_x_threads在许多线程中实现递增函数的并行执行。在

现在，使用足够多的线程运行它，几乎可以肯定会发生错误：

print('unsafe:')
increment_in_x_threads(70, increment_n_times, 100000)

print('\nwith locks:')
increment_in_x_threads(70, safe_increment_n_times, 100000)

在我的例子中，它打印了：

unsafe:
finished in 0.9840562343597412s.
total: 4654584
expected: 7000000
difference: 2345416 (33.505942857142855 %)

with locks:
finished in 20.564176082611084s.
total: 7000000
expected: 7000000
difference: 0 (0.0 %)

因此，如果没有锁，就会出现很多错误（33%的增量失败）。另一方面，加上锁，速度慢了20倍。在

当然，这两个数字都被放大了，因为我使用了70个线程，但这显示了总体思路。在