1、GIL簡介

GIL的全稱為Global Interpreter Lock，全局解釋器鎖。

1.1 GIL設計理念與限制

python的代碼執行由python虛擬機（也叫解釋器主循環，CPython版本）來控制，python在設計之初就考慮到在解釋器的主循環中，同時只有一個線程在運行。即在任意時刻只有一個線程在解釋器中運行。對python虛擬機訪問的控制由全局解釋鎖GIL控制，正是這個鎖來控制同一時刻只有一個線程能夠運行。

在調用外部代碼（如C、C++擴展函數）的時候，GIL將會被鎖定，直到這個函數結束為止（由于期間沒有python的字節碼運行，所以不會做線程切換）。

在python中使用都是操作系統級別的線程，linux中使用的pthread，window使用的是其原生線程。

從上面的概述中可以直觀的看出py在同一時刻只能跑一個線程，這樣在跑多線程的情況下，只有當線程獲取到全局解釋器鎖后才能運行，而全局解釋器鎖只有一個，因此即使在多核的情況下也只能發揮出單核的功能。

那么這樣看起來py不給力啊，GIL直接導致CPython不能利用物理多核的性能加速運行。那么為什么會有這樣的設計？考慮到Guido van Rossum 在創造python的時候，上世紀90年代，多核cpu完全屬于不可想象的，現在由于硬件發展速度太快，程序編寫就要考慮用盡cpu的全部性能，否則就要被淘汰，那么對于python同樣也要如此。

上面主要說的是這種設計的劣勢，下面再討論它的優勢。

GIL的設計簡化了CPython的實現，使得對象模型，包括關鍵的內建類型如字典，都隱式可以并發訪問。鎖住全局解釋器使得其比較容易的實現對多線程的支持，但也折損了多處理器主機的并行計算能力。

但是不論標準的，還是第三方的擴展模塊，都被設計成在進行密集計算任務時釋放GIL。另外還有在做IO操作時，GIL總是被釋放。對所有面對內建的操作系統C代碼的程序來說，GIL會在這個IO調用之前被釋放，以允許其它的線程在等待這個IO的時候運行。如果是純計算的程序，沒有IO操作，解釋器會每隔100次或每隔一定時間15ms去釋放GIL。

這里可以理解為IO密集型的python比計算密集型的程序更能利用多線程環境帶來的便利。

1.2 GIL對線程執行的影響

多線程環境中，python虛擬機按照以下方式執行：

設置GIL 切換到一個線程去執行 運行代碼，這里有兩種機制：
指定數量的字節碼指令（100個） 固定時間15ms線程主動讓出控制
把線程設置為睡眠狀態 解鎖GIL 再次重復以上步驟

上節說到python語言和程序一樣要考慮用盡cpu的性能，下面在討論py的應對方法。

python的應對方法很簡單，在新的python3中依然有GIL，原因大概有下幾點：