GIL
파이썬 객체의 레퍼런스 카운팅이 정상적으로 동작하도록, 인터프리터의 동작을 전역적으로 통제하는 락. 여러 스레드가 한 객체의 레퍼런스 카운트를 조작하는 동시성 을 제어하기위해, GIL 을 가진 스레드만 자원을 통제할 수 있다.
더 구체적으로 말하면, 멀티 스레딩 환경에서 각 스레드는 레퍼런스 카운팅을 위해 PyObject 의 ob_refcnt를 조작하는데, 이는 race condition이다. race condition 해결을 위해 일반적인 mutex 를 사용하자니 각 객체 마다 락이 필요하고, deadlock 의 리스크도 존재한다. 그래서 파이썬(CPython)은 GIL을 통해 인터프리터 자체를 잠가버렸다.
GIL로 레퍼런스 카운팅 문제를 해결했지만, 이것이 파이썬에서 race condition 이 발생하지 않는다는 얘기는 아니다. GIL은 레퍼런스 카운팅의 atomic한 실행을 보장하는 것 뿐이다. 스레드 레벨에서의 동작은 다른 얘기고 아래처럼 스레드 안전하지 않은 수행이 이루어질 수 있다.
ex) GIL 을 획득하려 대기하는 스레드(B)는 timeout을 걸고 -> timeout 내 작업을 완료 못한 스레드(A)는 작업을 중단한다. 스레드 A의 작업은 thread-safe 하지 못하다.
[GIL 의 timeout]
import sys
sys.getswitchinterval() # default 5ms
refs
- 왜 Python에는 GIL이 있는가
- Gunicorn vs Python GIL. What is the Python GIL, how it works… | by Luis Sena | Medium
- 7가지 동시성 모델