JVM和Python解释器的硬盘夜话
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这个电脑的主人是个程序员，他相继学习了C, Java ,Python, Go， 但是似乎停留在Hello World的水平。
随着hello.c, HelloWorld.java , Hello.py等文件被删除，曾经热闹非凡的硬盘夜话也冷清了起来.....
（码农翻身友情提示：参见文末的硬盘夜话系列文章）
JVM先生
JVM先生发觉有点不太对劲，原来那些围着自己献殷勤的Java文件都不见了。
茫然四顾，也找不到一个可以执行的class文件， JVM先生觉得非常孤独。
到隔壁目录逛逛吧，说不定还有点新发现。
果然，隔壁目录是正在发呆的Python解释器，JVM先生曾经见主人用它执行过一次Hello.py。
当Python明白JVM先生的处境，不由得幸灾乐祸起来： “看来你活不久了，传说中可怕的卸载很快就会来找你了。”
“怎么可能？你才活不久！ 可能你还不知道吧，Hello.py也去回收站享清福了，你现在和我一样，都是孤家寡人！” JVM先生马上反驳， “再说了，主人怎么可能卸载我？ Java可是世界上使用者最多的语言。”
“你没看到主人穿的T恤上写的字吗？ 人生苦短，我用Python，这已经充分说明一切了。” Python解释器补了一刀。
“得意什么？ 你不就是个小小的解释器吗？ 怎么能和我这性能卓越的虚拟机相比？”
“解释器？ 你居然当我是解释器？ 我明明是虚拟机好不好？别以为只有你有字节码，我也有。” Python解释器急忙澄清自己的身份。
“那你还不是解释执行的？” JVM先生有点底气不足。
“你是只知其一，不知其二，我看起来是直接解释执行的，实际上我在背后把Python文件做了编译，也形成了字节码。”
说着，Python给出了一段自己的字节码
LOAD_FAST 0 (x)
LOAD_FAST 1 (y)
BINARY_ADD
LOAD_CONST 1 (10)
BINARY_MULTIPLY
RETURN_VALUE
经验老道的JVM先生一眼就看出来，这是基于栈的虚拟机！
你看它先把x, y 两个变量从某个地方给取出来，压入栈中， 然后弹出，做加法运算，把结果也压入栈中。
接下来把常量10 压入栈中，把上个结果(x+y) 和10 进行相乘， 最后返回。
其实这段代码表达的就是 (x+y)*10 ！ 和自己的JVM字节码真是非常像！
（码农翻身友情提示： 在《我是一个Java Class》中对基于栈的操作有漫画描述）
虽然胸有激雷， 但JVM压抑着努力做到面如平湖， 他淡淡地说：这不就是 (x+y)*10 嘛！
垃圾回收
“哈哈，我就知道老兄你一眼就能看透， 除此之外，我也有垃圾回收呢，主人只需要把对象创建起来，根本不用管什么时候把对象占据的空间和释放掉。” Python再次抛出炸弹。
“垃圾回收？你是怎么做垃圾回收的？ ” JVM先生一下子兴奋起来，这可是他最厉害的领域之一，Python竟然敢班门弄斧!
“我主要使用简单明了的引用计数法。” Python很得意。
所谓引用计数法就是给每个对象都增加一个“引用计数”的字段，每次有新的变量指向了对象A，A的引用计数就会加一，变量指向了别的对象，A的引用计数就是减一，当引用计数为0 ，就意味着对象A可以被回收了。
1a1 = ClassA() # a1指向对象(简称对象A)的引用计数为 1
2a2 = a1 # a1,a2 指向同一个对象，对象A引用计数为 2
3a1 = ClassB() # a1 指向新的对象， 对象A的引用计数变为1
“看起来简单，实际上一点都不简单，每次遇到变量的赋值操作的时候，你都得把增加新对象的引用计数，还得减少老对象的引用计数，更要命的是循环引用问题， 你怎么解决？” JVM先生问道。
1a = ClassA() # 对象A的引用计数为1
2b = ClassB() # 对象B的引用计数为1
3a.t = b # 对象B的引用计数为2
4b.t = a # 对象A的引用计数为2
5del a # 对象A还在被b所引用，引用计数还是为1，无法删除
6del b # 对象B还在被a所引用，引用计数还是为1，无法删除
Python嘿嘿一笑：“我不是说了吗，我主要是引用计数，我还有标记-清除，分代回收等算法作为辅助呢，从一个根集合开始，查找还被引用的，需要存活的对象...... 想来你是十分熟悉了。”
JVM先生当然很熟悉，想想自己的年轻代（里边还要划分成eden，survivor），年老代，Minor GC，Full GC，各种各样的垃圾收集器Serial、PraNew、Parallel Scavenge，Serial Old、Parallel Old、CMS，各种各样的参数调优，经常把新手搞得眼花缭乱，又兴奋又迷茫。
没想到这小子也有一套标记-清除，分代回收，看来在理论基础上就难于压倒他了。
“可是，网上讨论Java 垃圾回收的文章铺天盖地，为什么很少人讨论Python垃圾回收的参数，调优啊？是不是你做得不怎么样啊？” JVM先生很疑惑。
“嘿嘿，那是因为我就不给Python程序员提供那些烦人的调优选项，你只要用就行了，难道你写个Python脚本还要关注垃圾回收吗？ 没必要！ 人生苦短，我用Python，很有道理！”
GIL
“既然你用引用计数，怎么处理多个线程同时修改一个对象的引用计数问题？ 如果引用计数被错误地修改， 很可能会导致一个对象一直不被回收，或者回收了一个不能被回收对象。 难道你在每个对象上都加了一把锁？ 只让一个线程进入修改？” JVM 的思考颇有深度。
“嘿嘿，我没有在每个对象上都加锁，每次访问都加锁、解锁，开销太大！ 并且还很容易引发死锁。相反， 我只设置了一把锁，Global Interpreter Lock ，简称GIL， 这把超级大锁只允许一个线程获得Python解释器的控制权， 简单来说，同一时刻，只有一个线程能运行！”
“同一时刻，只有一个线程能运行？ ” JVM简直不敢相信，这绝对颠覆了自己的世界观和人生观。
用户写了多线程的程序，如果CPU有多核，只有一个线程执行，怎么利用多核？ 是为了实现“一核有难，多核围观”吗？
线程切换的时候还得释放GIL，竞争GIL，多线程可能跑得比单线程都慢了！ 要多线程有什么用？
“其实也没什么大不了的，老兄你也知道，这程序的瓶颈啊，它不在CPU， 而在于IO, 就是用户的输入，数据库的查许，网络的访问， 线程等到有IO操作的时候，放弃GIL这个超级大锁，让别的线程去执行就是了。”
“那要是有个CPU密集型的线程在执行，根本没有I/O， 一直霸占着GIL不放，那该怎么办？ ” JVM先生问道。
“放心吧，我肯定不能让他霸占着CPU不放，我也得给别的线程一个机会运行。 具体的做法也很简单，每当线程执行了100 ticks， 就需要释放这个GIL。”
“tick ? 是时钟周期吗？”
“不是时钟周期，是和我的字节码相关的，一个tick映射到一条或多条字节码。”
“当线程A执行了100个ticks以后，你就让他放弃GIL，然后具体怎么处理？” JVM先生刨根问底。
“然后我就发个信号给操作系统老大喽，让他去调度那些因为没有获得GIL锁而挂起的线程，大家去竞争这把锁，当然线程A也会参与竞争，大家都站在同一个起跑线上，谁获得了GIL， 谁就可以执行了。 ”
JVM觉得Python的这种作法实在是古怪，操作系统老大本来有一套自己的线程调度的策略，现在你为了让线程释放GIL， 又来搞个什么ticks, 把简单的东西给变复杂了啊。
JVM先生很快想到另外一个问题： “线程A也会参与竞争？！ 那要是在多核情况下，被分配到其他核的线程由于需要等待信号，唤醒以后才能竞争，线程A会不会经常抢先，‘打压’别的线程，让它们难以抬头，难以运行？ ”
Python不由得佩服JVM，它在这方面知识储备真厉害，一下子就抓住了关键的小尾巴。他尴尬地笑了笑： “嗯，有这个可能。 ”
JVM从打心底鄙视这种GIL的全局锁，太不讲人性了。
“如果真想利用多核的特性，还想避开GIL, Python专家建议，还是用多进程吧！ ” Python无奈地说道。
“多进程？ 你要知道每个进程都是独立的，数据共享起来比线程要麻烦得多！ 程序不经过大改动是不行的。 你们怎么不把这个不讲人性的GIL给去掉啊？？”
“哎呀，不好改啊，历史遗留问题了， 我们Python诞生于上世纪90年代初，比你Java 还早。 Python的设计目标就是易于使用，易于扩展，很多用C语言写的扩展库被开发出来，由于有GIL， 这些扩展库都不必考虑线程安全问题，很容易被集成进来。”
看来存在就是合理的，C的扩展库极大地丰富了Python的功能，促进了Python的发展和使用。
但是随之多核的出现和流行，GIL慢慢地不合时宜了。关键是现在想去修改也很难了。
“那你们有没有计划，什么时候把GIL给干掉？”
“我觉得等到Python 3000也许有戏。” Python开玩笑，他还挺乐观。
JVM先生突然想到一件事情：“我听说你们Python语言在我的JVM上也有实现，叫做什么Jython，它有GIL的限制吗？”
“Jython啊，他在底层都被编译成你的Java字节码了，在你的虚拟中运行，是没有GIL的。”
“哼哼，还是我的平台厉害吧！” JVM先生很得意。
尾声
两人正聊得热火朝天， 突然看到主人回到电脑前，拿起鼠标，敲起键盘，不知道要做什么事情。
两人非常紧张，惴惴不安地迎接最终的审判： 卸载。
可怕的卸载并没有来临， 相反，电脑里入住了两个IDE, 一个是IntelliJ IDEA， 还有一个是PyCharm，两人不由得欢呼起来： 看来主人并不打算抛弃我们，而是要用IDE做点大项目了！
