proto.lib

Python GIL: vì sao 2 thread tính toán không nhanh hơn 1

CPython chỉ cho một thread giữ Global Interpreter Lock (GIL) thực thi bytecode tại một thời điểm; GIL được nhường theo switch interval hoặc khi thread block I/O, nên thread CPU-bound chỉ luân phiên chứ không chạy song song, trong khi thread I/O-bound và C extension như numpy có thể nhả GIL để tận dụng đa nhân.

ConcurrencyTrung bình2026-08-21
Python GIL: vì sao 2 thread tính toán không nhanh hơn 1

Tags

#python#gil#cpython#thread#bytecode#numpy#free-threading

Tài liệu tham khảo

Mở rộng

Animation gốc là một file HTML tự chứa, có thể nhúng lại ở bất kỳ trang nào khác. Mở file gốc

Liên quan

ConcurrencyTrung bình

Python: Đa luồng (GIL) vs đa tiến trình

Vì sao thread trong CPython không chạy song song với tác vụ CPU-bound (GIL nối tiếp bytecode) trong khi process/subprocess đạt song song thực sự trên nhiều nhân — và khi nào nên dùng cái nào.

#python#gil#threading#multiprocessing
ConcurrencyTrung bình

Writer Starvation trong RWLock: writer chờ vô hạn

Một readers-writer lock ưu tiên reader (reader-preferring) cho phép luồng đọc mới liên tục chen vào miễn còn ít nhất một reader đang giữ khoá, khiến writer chờ vô hạn; chính sách write-preferring hoặc phase-fair chặn reader mới khi có writer đang đợi để writer được vào sau khi các reader hiện tại kết thúc.

#rwlock#writer-starvation#fairness#phase-fair
ConcurrencyTrung bình

Cache dùng Weak Reference — không giữ object sống mãi

Cache giữ entry qua weak reference để bộ quản lý bộ nhớ có thể thu hồi object khi cần, và bản thân map phải tự dọn các entry đã chết (qua reference queue hoặc quét định kỳ) — nếu không sẽ tích tụ vô số holder trống không bao giờ được giải phóng.

#weak-reference#cache#gc#memory-reclamation