[TIL 2024. 04. 25] Python GIL | 메모리 관리

Python의 GIL(Global Interpreter Lock)

 

• 파이썬 인터프리터가 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행하도록 제어하는 메커니즘
• 멀티스레드 환경에서 동시에 여러 개의 CPU 코어를 활용하는 것을 제한하는데 사용

GIL은 다음과 같은 문제를 발생시킬 수 있다

1. 성능 제한:GIL로 인해 파이썬 스레드는 하나의 CPU 코어에서만 실행되므로// 멀티코어 시스템에서 CPU 사용률을 최적화할 수 없다(=멀티코어 활용의 제한=멀티코어에서 병렬처리가 제한됨). → (특히)CPU 집약적인 작업을 수행하는 다중 스레드 응용 프로그램의 성능이 크게 저하될 수 있다.
2. 스레드 간 경쟁: GIL로 인해 파이썬 스레드는 CPU 자원에 대한 경쟁을 경험하게 된다. 이로 인해 스레드 간의 경쟁이 발생할 수 있고, 이는 동기화 오버헤드 및 스레드 전환 비용을 증가시킬 수 있다.
3. IO 바운드 작업의 성능 하락: CPU 바운드 작업이 아닌 IO 바운드 작업의 경우 GIL의 영향이 적을 수 있다. CPU 바운드 작업에 비해 IO 바운드 작업의 성능 하락은 더 미미하다.

이러한 문제로 인해 GIL은 파이썬의 멀티스레딩 성능을 제한하고, 파이썬이 CPU 바운드 작업에 대한 최적의 선택이 아닐 수 있음을 의미한다.

 

따라서 CPU 집약적인 작업을 수행하는 프로그램이나 멀티코어 시스템에서 최대한의 성능을 내고자 하는 경우, 파이썬 외부에서 멀티스레딩이나 멀티프로세스를 사용하는 것이 좋다.

 

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파이썬의 메모리 관리 방식

 

파이썬은 기본적으로 메모리 관리를 개발자 대신 수행해서, 개발자가 직접 메모리 할당과 해제에 신경쓰지 않아도 되게 설계된 언어이다.

• 파이썬은 객체의 참조 횟수를 추적(카운팅)해서, 객체의 참조 횟수가 0이 되면 가비지 컬렉터를 이용해서 (해당 객체의)메모리를 해제함
• 또 파이썬은 객체들 간의 종속성을 추적하여, 객체 간의 순환 참조가 발생하는 경우에도 메모리 누수를 방지함
• → 가비지 컬렉터가 해제 or 약한 참조(import weakref모듈) or 명시적인 참조 해제
  • 순환참조: 2개 이상의 객체가 서로를 참조하는 상황
  • 객체가 더 이상 사용되지 않아도 참조 계수 카운팅이 0이 되지 않아서 메모리 누수 발생가능