1. GIL

GIL 是什么？

GIL 全称 Global Interpreter Lock，全局解释锁。存在于 CPython 解释器内，我们平时运行的 python 代码都是用 CPython 解释运行。在 CPython 解释器中，全局解释锁 GIL 是在于执行 Python 字节码时，为了保护访问 Python 对象而阻止多个线程执行的一把互斥锁

GIL 的作用和副作用

简单来说，CPython 解释器的内存管理不是线程安全的，即各个线程并行时，可能会造成数据相互污染。于是 GIL 规定同一时刻只能有一个线程进行执行，不管你数据污染与否，都给你一刀切，只能一个线程进行，这样就能保证内存管理的线程安全。

但正是由于 GIL 的存在，同一时刻只能有一个线程进行执行，因此 python 的多线程被称为假的多线程。

限于时代背景，当时还是流行单核 CPU，python 作者为了解决单核下线程安全问题，使用了最简单也是当时最佳的解决方案，也就是 GIL，没有考虑到未来多核CPU的快速发展后，多核CPU下的多线程效率大大提高，多线程应用场景越来越多。也经过几十年的发展，大量的代码和开发者以及严重依赖 GIL 来实现线程安全，重写的工作量过大，依然保留 GIL 方案。

2. GIL 原理

每个线程运行前，首先要获得 GIL，当线程任务运行完成，或者满足释放机制时，线程才会释放 GIL，给予其它线程机会获取 GIL 运行。每次 GIL 释放，其它线程都会被唤醒去一起竞争获得 GIL 的权限

GIL

释放机制

python2：当线程正执行I/O操作，或者计数器达到100个ticks的计数阈值时，释放 GIL。
python3：当线程正执行I/O操作，或者计时器达到时间阈值时，释放 GIL。

线程执行 I/O

python2 100 ticks

3. 问题

（1） CPU 密集型任务，多线程相比单线程慢？

GIL的存在导致，无论多少个线程，都只有一个线程同时进行执行。多线程的每次 GIL 释放都会造成其它线程的唤醒，竞争，休眠，造成了线程颠簸，消耗了资源，降低效率，因此有可能更低。

（2） I/O 密集型任务，多线程提升效率很大？

I/O 密集型任务下多线程同样，并不是真正的多线程并行使得效率提升。当线程等待 I/O 操作，线程释放 GIL ，使得其它线程能利用好等待 I/0 的时间进行执行。所以 I/O 密集型任务下的多线程，在于提高了线程在 I/O 下的利用率。

（3）多核多线程比单核多线程快？

不管多少个核，有且只有一个线程同时运行，效率没有提升。

4. 总结

1. GIL 的作用保证了线性安全，有且只有一个线程同时进行执行。
2. CPU 密集型任务，多线程效率没有提升，可以使用多进程。
3. I/O 密集型任务，可以使用多线程提高效率，效率提升大小取决于 I/0 时长。

5. 参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/194990821

GIL下的多线程