Python的原子性操作是如何实现的

Question

翻阅 Python文档 可以得知，Python中某些操作如 list.append(item) 是原子性操作，在多个线程对一个列表执行添加是线程安全的。

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大致翻译如下

什么样的全局值突变是线程安全的？

全局解释器锁（GIL）在内部使用，以确保每次只有一个线程在pythonvm中运行。一般来说，Python只提供在字节码指令之间的线程间切换；它的切换频率可以通过sys.setswitchinterval()来改变。 因此，从Python程序的角度来看，每个字节码指令以及从每个指令的所有用C实现的代码都是原子性的。

从理论上讲，这意味着精确的计算需要对PVM字节码的实现有一个准确的理解。实际上，这意味着对内置数据类型（int、list、dict等）的共享变量的操作实际上是“原子”的。

以下是原子性的：

L.append(x)
L1.extend(L2)
x = L[i]
x = L.pop()
L1[i:j] = L2
L.sort()
x = y
x.field = y
D[x] = y
D1.update(D2)
D.keys()

以下不是：

i = i+1
L.append(L[-1])
L[i] = L[j]
D[x] = D[x] + 1

翻译结束

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我的疑惑是，Python是如何将诸如“删除列表中一个元素”，“给一个整型变量赋值”，“给列表添加一个元素”的操作封装成具有原子性的操作。

按道理，以上操作应该都经历读取地址，写入数据的过程，在 GIL 的作用下，Python中每次只允许一个线程工作。

假设以上操作不是原子性的，那么每个线程的分片用完时有可能只是才执行完读取地址的阶段，还没来得及写入数据就轮到下一个线程了，这样就线程不安全了，但是实际上并不会发生这种情况。

所以会不会是Python对以上操作执行添加了PV操作呢？或者是加了个锁?

但是问题又来了，如果仅仅是单线程处理，或者是对数组切片并多线程处理，这岂不是非常损耗性能？

以上便是我的困惑与思考，希望能得到解答，十分感谢啦~

Answer 1

GIL保证字节码级别的原子性和线程安全性，因此当个字节码执行一定是安全的，执行结果一定是一致的。

而有些操作，底层需要通过多个字节码来完成，这样的操作就不是原子的，因此不是线程安全的。举个例子，a+=1 。反编译这个语句，发现它由4个字节码组成：

>>> dis.dis(compile('a+=1', '', 'exec'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (a)
              2 LOAD_CONST               0 (1)
              4 INPLACE_ADD
              6 STORE_NAME               0 (a)
              8 LOAD_CONST               1 (None)
             10 RETURN_VALUE

这个简单的语句，背后需要 4 个字节码协作完成：

1. LOAD_NAME 将 a 当前的值加载进运行栈；
2. LOAD_CONST 将常量 1 加载到运行栈；
3. INPLACE_ADD 对栈上两个操作数进行加法运算；
4. STORE_NAME 将计算结果保存；

如果你学过汇编的话，你会发现Python字节码跟汇编指令非常像！GIL保证当个字节码的执行不会受到其他线程的任何干扰，但是任何字节码间都可能发生线程切换。

假设两个线程同时自增变量a，a当前值为0；线程A执行到第3步，自增结果1已算出，但未保存；这时线程B得到调度开始执行，同样算出结果1并抢先保存了；A回过头来将结果1保存，B的结果被覆盖了，最终a的值是1。然而，两个线程对a自增,它的值讲道理应该是2！这就是并发操作产生的竞争态，解决方法是用一个锁将这几个字节码作为原子操作保护起来。

我写过一个关于Python虚拟机内部实现的专栏Python源码深度剖析，里面有些许介绍，有兴趣可以看看~