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Python与TBB组合时出现死锁

是因为Python的全局解释锁（Global Interpreter Lock, GIL）机制与TBB的线程调度机制之间的冲突导致的。

Python的GIL是为了保证在多线程环境下，Python解释器的数据结构能够被安全地访问而引入的。它会确保同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码。这意味着在使用Python进行多线程编程时，并不能充分利用多核处理器的优势。

TBB（Threading Building Blocks）是一个用于并行编程的C++库，提供了一些高级抽象和工具，用于简化并行任务的创建和管理。TBB使用了一种称为任务调度的机制，将任务分解为更小的子任务，并根据系统负载动态地调度和执行这些任务。

当Python与TBB组合时，由于GIL的存在，TBB的线程调度机制无法充分发挥作用。当Python线程正在执行一段耗时的任务时，TBB的线程可能会被阻塞，等待Python线程释放GIL。而同时，Python线程又会等待TBB的线程执行完成。这样就产生了死锁。

为了解决这个问题，可以考虑以下几种方案：

  1. 使用多进程而不是多线程：由于每个进程都有自己的Python解释器实例，因此不会受到GIL的限制。可以使用Python的multiprocessing模块来实现多进程并行编程。
  2. 使用C/C++扩展模块：将耗时的计算任务通过C/C++编写成扩展模块，然后在Python中调用。由于扩展模块是在C/C++层面运行的，不存在GIL的限制。
  3. 使用异步编程：通过使用异步编程框架如asyncio，可以在单线程下实现并发处理。这样可以避免使用多线程，也就避免了GIL的问题。
  4. 使用其他的并行编程库：除了TBB，还有其他一些并行编程库如OpenMP、MPI等，可以考虑使用它们来代替TBB，避免与Python的GIL冲突。

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