Python 多執行緒程式設計實戰：Thread、Lock、GIL 與多核限制

Python threading 模組提供高階執行緒介面，但受限於全域解譯器鎖（GIL），CPU 密集型任務無法真正並行。本文涵蓋執行緒建立、共享資料競態條件、鎖機制、GIL 影響與替代方案。

基本執行緒建立

import threading, time

def loop():
    print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
    for n in range(1, 6):
        print('thread %s >>> %d' % (threading.current_thread().name, n))
        time.sleep(1)
    print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

• 主執行緒名為 MainThread。
• join() 等待執行緒結束。

共享資料競態條件

balance = 0

def change_it(n):
    global balance
    balance += n
    balance -= n

def run_thread(n):
    for _ in range(100000):
        change_it(n)

t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start(); t2.start()
t1.join(); t2.join()
print(balance)  # 可能非 0

因 balance += n 非原子操作（讀取、計算、寫入），多執行緒交替執行導致資料錯誤。

使用 Lock 保護關鍵區段

lock = threading.Lock()

def run_thread(n):
    for _ in range(100000):
        lock.acquire()
        try:
            change_it(n)
        finally:
            lock.release()

• acquire() 取得鎖，release() 釋放鎖。
• 務必用 try/finally 確保釋放，避免死結。
• 鎖會將並行區段序列化，降低效能。

GIL：多核 CPU 的障礙

• CPython 解譯器擁有 Global Interpreter Lock (GIL)，同一時間僅允許一條執行緒執行位元碼。
• 每 100 條位元碼釋放一次 GIL，讓其他執行緒有機會執行。
• 結果：多執行緒在 Python 中只能交替執行，無法利用多核。即使 100 條執行緒跑在 100 核心，CPU 使用率仍約 1 核心。

驗證 GIL 影響

import threading, multiprocessing

def cpu_loop():
    x = 0
    while True:
        x ^= 1

for _ in range(multiprocessing.cpu_count()):
    threading.Thread(target=cpu_loop).start()

啟動 N 條死迴圈執行緒（N = 核心數），觀察 CPU 使用率僅約 100~170%，遠低於理論值。

解決方案

小結

Python 多執行緒適合 I/O 密集型任務（網路請求、檔案讀寫）。CPU 密集型請改用多進程或 asyncio 協程。理解 GIL 限制是設計高效能 Python 系統的關鍵。

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