对GIL进行性能分析

Question

有没有一种方法来分析python进程对GIL的使用？基本上，我想找出持有GIL的时间百分比。该进程是单线程的。

我的动机是我有一些用Cython编写的代码，使用nogil。理想情况下，我想在多线程进程中运行它，但是为了知道这是否可能是一个好主意，我需要知道GIL是否有大量时间空闲。

---

我从8年前就发现了这个相关问题。唯一的答案是“否”。希望此后一切都变了。

Answer 1

完全是偶然，我找到了一个可以做到这一点的工具：gil_load。

它实际上是在我发布问题后发布的。

做得好，@ chrisjbillington。

>>> import sys, math
>>> import gil_load
>>> gil_load.init()
>>> gil_load.start(output = sys.stdout)
>>> for x in range(1, 1000000000):
...     y = math.log(x**math.pi)
[2017-03-15 08:52:26]  GIL load: 0.98 (0.98, 0.98, 0.98)
[2017-03-15 08:52:32]  GIL load: 0.99 (0.99, 0.99, 0.99)
[2017-03-15 08:52:37]  GIL load: 0.99 (0.99, 0.99, 0.99)
[2017-03-15 08:52:43]  GIL load: 0.99 (0.99, 0.99, 0.99)
[2017-03-15 08:52:48]  GIL load: 1.00 (1.00, 1.00, 1.00)
[2017-03-15 08:52:52]  GIL load: 1.00 (1.00, 1.00, 1.00)
<...>

>>> import sys, math
>>> import gil_load
>>> gil_load.init()
>>> gil_load.start(output = sys.stdout)
>>> for x in range(1, 1000000000):
...     with open('/dev/null', 'a') as f:
...         print(math.log(x**math.pi), file=f)

[2017-03-15 08:53:59]  GIL load: 0.76 (0.76, 0.76, 0.76)
[2017-03-15 08:54:03]  GIL load: 0.77 (0.77, 0.77, 0.77)
[2017-03-15 08:54:09]  GIL load: 0.78 (0.78, 0.78, 0.78)
[2017-03-15 08:54:13]  GIL load: 0.80 (0.80, 0.80, 0.80)
[2017-03-15 08:54:19]  GIL load: 0.81 (0.81, 0.81, 0.81)
[2017-03-15 08:54:23]  GIL load: 0.81 (0.81, 0.81, 0.81)
[2017-03-15 08:54:28]  GIL load: 0.81 (0.81, 0.81, 0.81)
[2017-03-15 08:54:33]  GIL load: 0.80 (0.80, 0.80, 0.80)
<...>