Глобальные блокировки в CPython (стандартная реализация языка python) долгое время были камнем преткновения и предметом многочисленных споров. В реализации PyPy, до недавнего времени, была применена схожая техника разграничения доступа к общим данным.
В настоящее время команда разработчиков проекта PyPy работает над альтернативным алгоритмом разграничения доступа к общим данным. Вместо блокировок предлагается использовать транзакции по аналогии с базами данных.
Вместо прямого изменения содержимого оперативной памяти программа работает со специальной областью (транзакционной памятью), в которую вносятся все изменения. По завершению обработки эти изменения атомарно вносятся в память программы. В случае обнаружения коллизии с другими транзакциями, изменения вносятся только от первой транзакции; остальные транзакции отменяются и отправляются на повторное выполнение.
Это оптимистичный алгоритм, каждая нить выполняют код без учёта того что делают другие нити.
Несмотря на то, что алгоритм может давать значительные потери производительности при высокой конкуренции за данные, он выглядит очень перспективным. Во-первых, он позволяет работать нескольким нитям независимо над разными частями одного объекта в памяти (при использовании блокировок пришлось бы ставить блокировку на весь объект целиком). Во-вторых, при возникновении многочисленных коллизий при доступе к одному объекту, менеджер транзакций может упорядочить выполнение кода (это будет аналогично наличию блокировки на этот объект).
В целом, хотя новый подход и имеет недостатки, он позволяет радикально улучшить производительность многих устоявшихся шаблонов проектирования. Например, в ситуации, когда каждая нить работает только со своими данными. В частности, это позволит эффективно масштабировать на многопроцессорных системах большинство серверных приложений.
>>> Подробности
