PyPy 计划去掉 GIL
强烈推荐去原文，底下的讨论都很有价值
翻译：马少兵/刘晓佳
在 EuroPython 会议上，Armin Rigo，也就是我本人，已经提过，PyPy 计划删除已经臭名昭著的全局解释器锁，那个妨碍 CPython 多线程并发能力的东东。
Jython 很久以前已经去除了 GIL。它非常小心地给所有 mutable 内置类型加锁，从而达到目的；由于依赖的底层 Java 平台可以较有效的完成实现，这种情况下效率比 CPython 里通过类似的机制达到 GIL-less 要快。另外，“非常小心地”，我的意思是非常非常小心地；例如‘dict1.update(dict2)’，需要同时锁住dict1和dict2，但一个粗糙的实现，也许会导致另一个线程执行‘dict1.update(dict2)’时进入死锁。
PyPy，CPython 以及 IronPython 都依赖 GIL。现在我们正在考虑一种不同于 Jython 这种加锁的机制，而是用 Software Transactional Memory 来去掉 GIL。STM 是计算机科学的一个最新发展，给出了一种不同于锁机制的很好的解决方案。下面通过一个简短的例子说明
假设你想通过pop方法从list1中得到值，并且利用append将该值附加给list2，函数如下：
def f(list1, list2):
x = list1.pop()
list2.append(x)
f 并不是线程安全的（甚至在有 GIL 的情况下也是如此）。假设你在thread1中调用f(l1,l2)，在thread2中调用f(l2,l1)。你期望线程之间互相之间是没有影响（x将从一个list移动到另外一个，然后返回），但最后结果也许是两个列表的数据发生了交换，这个取决于并发时候的时间顺序。
通过一个全局锁可以防止该错误：
def f(list1, list2):
global_lock.acquire()
x = list1.pop()
list2.append(x)
global_lock.release()
另外一种更好的方法就是将相关的list进行加锁：
def f(list1, list2):
acquire_all_locks(list1.lock, list2.lock)
x = list1.pop()
list2.append(x)
release_all_locks(list1.lock, list2.lock)
第二种解决方案就是 Jython 的模型，而第一种是以Cpython为模型的。的确我们可以看出，在 CPython解释器中，我们获得GIL，执行一个字节码（或者执行100个字节码）以后，然后释放该锁；然后重复上述过程
第三种方案是STM：
def f(list1, list2):
while True:
t = transaction()
x = list1.pop(t)
list2.append(t, x)
if t.commit():
break
在这种解决方案下，我们首先需要创建一个事务对象，然后在所有的读写list操作中使用它。上面我们介绍了几种不同的模型，下面我们主要对STM做详细的介绍。在一个事务处理期间，我们不需要改变全局内存，相反使用一个局部线程的事务对象，存储它到一个可以进行读写操作的地方。在这个事务结束前，我们利用“commit”方法提交它。提交的过程可能由于其他的提交此时也在进行而失败，在这种情况下，事务将中止，且必须重新开始。
正如前两个方案分别是CPython和Jython模型, STM方案看起来像是PyPy未来将采用的模型。在这种模型中，解释器会启动一项事务，操作字节码，然后关闭事务，反复这样下去。这与在CPython使用GIL非常类似。特别是，这意味着它给程序员做出和GIL模式一样的保证。唯一的区别是，只要代码不会互相干扰，就能够真正并行运行多个线程。（当然如果你需要的不仅仅是GIL而是多线程程序中的锁，即使有了STM你还是需要获得锁。如果你希望用类似 STM 的机制来避免使用锁的话，也许可以用额外的内建模块将 STM 暴露给Python程序，不过那就是另一个问题了）
为什么不把这种思想应用到CPython中呢？因为这样做的话，我们可能会改变一切。你也许已经注意到了，在上面的例子中，我们不再调用list1.pop()函数，改为调用list1.pop(t);这种方式说明为了实现事务性的完成任务，所有方法的实现都需要改变。这意味着为了避免改变全局内存，必须用 transcation object 记录改变。如果我们的解释器像CPython一样用C写，那么我们需要显式的在每个地方写。相反，如果我们如PyPy那样用高层语言写，我们可以加入这种行为，把它作为解释规则的一部分，然后在需要的地方自动应用。而且，还可以提供一个解释期选项：你可以得到GIL版本“pypy”，或者STM版本。STM 由于增加了额外记录可能会变得更慢。（有多慢？我无法提供线索，但可以猜一猜，也许会慢2-5倍。如果你有足够的CPU内核，只要扩展性够出色，那不是问题。）
最后需要注意：由于STM的研究是最近的事（始于2003年），现在并不确定它的几个变种之中哪个更好。就我目前所了解的，“A Comprehensive Strategy for Contention Management in Software Transactional Memory”[PDF] 看起来是最美好的一种可能，在各种情况下都还不错。
那么什么时候能实现呢？我无法确定。现在仍旧处在创意阶段，不过我想会实现的。需要花多久来写呢？也没有线索，不过我们认为得几个月而不是几天。我打算在9月1日欧洲之星当前的赞助到期后，我就开始全职做这件事情。目前我们打算通过crowdfunding 的模式融资支持我的全职工作。可能很快就有一篇相关的博客发表，看起来这会是 crowdfunding 的一个很好的案例——我相信至少有数千人愿意花10欧元来去掉GIL。下面就等着我们的消息吧
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