Web 應用大多是 IO 密集型的，利用 Ruby 多進程+多線程模型將能大幅提升系統吞吐量。其原因在于：當Ruby 某個線程處于 IO Block 狀態時，其它的線程還可以繼續執行。但由于存在 Ruby GIL (Global Interpreter Lock)，MRI Ruby 并不能真正利用多線程進行并行計算。JRuby 去除了 GIL，是真正意義的多線程，既能應付 IO Block，也能充分利用多核 CPU 加快整體運算速度。
上面說得比較抽象，下面就用例子一一加以說明。
Ruby 多線程和 IO Block
先看下面一段代碼（演示目的，沒有實際用途）：
def func1
puts "sleep 3 seconds in func1/n"
sleep(3)
end
def func2
puts "sleep 2 seconds in func2/n"
sleep(2)
end
def func3
puts "sleep 5 seconds in func3/n"
sleep(5)
end
func1
func2
func3
代碼很簡單，3 個方法，用 sleep 模擬耗時的 IO 操作。 運行代碼（環境 MRI Ruby 1.9.3） 結果是：
real 0m11.681s
user 0m3.086s
sys 0m0.152s
比較慢，時間都耗在 sleep 上了，總共花了 10 多秒。
采用多線程的方式，改寫如下：
def func1
puts "sleep 3 seconds in func1/n"
sleep(3)
end
def func2
puts "sleep 2 seconds in func2/n"
sleep(2)
end
def func3
puts "sleep 5 seconds in func3/n"
sleep(5)
end
threads = []
threads << Thread.new { func1 }
threads << Thread.new { func2 }
threads << Thread.new { func3 }
threads.each { |t| t.join }
運行的結果是：
real 0m6.543s
user 0m3.169s
sys 0m0.147s
總共花了 6 秒多，明顯快了許多，只比最長的 sleep 5 秒多了一點。
上面的例子說明，Ruby 的多線程能夠應付 IO Block，當某個線程處于 IO Block 狀態時，其它的線程還可以繼續執行，從而使整體處理時間大幅縮短。
Ruby GIL 的影響
還是先看一段代碼（演示目的）：
require 'securerandom'
require 'zlib'
data = SecureRandom.hex(4096000)
16.times { Zlib::Deflate.deflate(data) }
代碼先隨機生成一些數據，然后對其進行壓縮，壓縮是非常耗 CPU 的，在我機器(雙核 CPU, MRI Ruby 1.9.3)運行結果如下：
real 0m8.572s
user 0m8.359s
sys 0m0.102s
更改為多線程版本，代碼如下：
require 'securerandom'
require 'zlib'
data = SecureRandom.hex(4096000)
threads = []
16.times do
threads << Thread.new { Zlib::Deflate.deflate(data) }
end
threads.each {|t| t.join}
多線程的版本運行結果如下：
real 0m8.616s
user 0m8.377s
sys 0m0.211s
從結果可以看出，由于 MRI Ruby GIL 的存在，Ruby 多線程并不能重復利用多核 CPU，使用多線程后整體所花時間并不縮短，反而由于線程切換的影響，所花時間還略有增加。
JRuby 去除了 GIL
使用 JRuby (我的機器上是 JRuby 1.7.0)運行 gil1.rb 和 gil2.rb，得到很不一樣的結果。
real 0m12.225s
user 0m14.060s
sys 0m0.615s
real 0m7.584s
user 0m22.822s
sys 0m0.819s
總結：Ruby 多線程可以在某個線程 IO Block 時，依然能夠執行其它線程，從而降低 IO Block 對整體的影響，但由于 MRI Ruby GIL 的存在，MRI Ruby 并不是真正的并行執行，JRuby 去除了 GIL，可以做到真正的多線程并行執行。
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