Python 64 位：可使用多少线程？

简介

Python 是一种解释型编程语言，它在跨平台兼容性和代码可读性方面备受推崇。在 Python 3.3 中引入的 64 位版本显着提高了性能，并消除了对 32 位系统中存在的内存限制。其中一个改进是增加了可并行执行的线程数量。

线程与 GIL

线程是可独立运行的执行单元，允许程序并行执行任务。在 Python 中，线程由全球解释器锁 (GIL) 协调。GIL 是一个互斥锁，它一次只允许一个线程执行 Python 字节码。这确保了 Python 解释器的数据完整性，防止在多线程场景中出现 race condition。

64 位 Python 中的线程限制

在 32 位 Python 中，GIL 由 32 位整数表示，最多支持 2^32（42 亿）个线程。这种限制严重阻碍了线程密集型应用程序中的性能。

与 32 位 Python 不同，64 位 Python 使用 64 位整数表示 GIL。这显着增加了可并行执行的线程数量。具体数量取决于操作系统和底层硬件。

操作系统对线程数量的影响

不同的操作系统对线程数量有不同的限制。例如：

Windows： Windows Server 2012 及更高版本允许每个进程使用高达 256 个线程。
Linux： Linux 系统的线程限制通常由 ulimit 命令设置，默认值为 1024。
macOS： macOS 系统通常允许每个进程使用高达 2048 个线程。

硬件对线程数量的影响

除了操作系统限制外，硬件功能也会影响可并行执行的线程数量。因素包括：

CPU 核心数： 处理器核心越多，可以同时执行的线程越多。
内存容量： 每个线程都需要分配内存，因此内存容量不足会限制线程数量。
调度程序： 操作系统的调度程序负责将线程分配给 CPU 核心。一个好的调度程序可以优化线程执行，最大限度地提高性能。

测量可用的线程数量

为了确定 64 位 Python 中可用的线程数量，可以运行以下代码：

“`python
import threading

def test_thread():
pass

创建最大的线程池

threadpool = [threading.Thread(target=testthread) for _ in range(int(2e32))]

尝试启动线程

for thread in thread_pool:
try:
thread.start()
except MemoryError:
break

打印可用的线程数量

print(len(thread_pool))
“`

结论

64 位 Python 中可使用的线程数量取决于操作系统、硬件和 Python 解释器的版本。在 Windows Server 2012 及更高版本、具有大量 CPU 核心和足够的内存的现代系统上，64 位 Python 可以支持数十亿个线程。通过优化代码和硬件配置，可以在 Python 应用程序中充分利用线程并行性。

问答

为什么 32 位 Python 对线程数量有限制？
GIL 在 32 位 Python 中由 32 位整数表示，最多支持 42 亿个线程。
64 位 Python 中 GIL 是如何表示的？
GIL 在 64 位 Python 中由 64 位整数表示，显着增加了可并行执行的线程数量。
什么因素影响 64 位 Python 中的线程数量？
操作系统、硬件（CPU 核心、内存）和调度程序都会影响可并发的线程数量。
如何在 Python 中测量可用的线程数量？
可以使用一个尝试创建大量线程并打印可成功启动的线程数量的代码片段。
如何优化 Python 应用程序的线程性能？
优化代码以最小化 GIL 争用、使用多线程库（如 multiprocessing），并根据需要调整操作系统和硬件设置。

原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_9408.html