聊聊什么是GIL锁

1. GIL的定义

GIL(Global Interpreter Lock)（全局解释器锁）是CPython解释器中的一种机制，用于确保同一时间只有一个线程可以执行Python字节码。GIL通过在解释器级别上进行互斥锁来实现，这意味着在任何给定的时间点上，只有一个线程可以执行Python字节码和操作Python对象。

Python的GIL是一种特殊的锁，它不是操作系统提供的锁，而是Python解释器提供的锁。当Python解释器创建一个线程时，会自动创建一个与之关联的GIL。当多个线程同时运行时，只有一个线程能够获取GIL，从而执行Python字节码。其它线程则必须等待GIL的释放才能执行。这个机制在保证线程安全的同时，也导致了Python多线程程序的性能问题。

需要注意的是，GIL只影响解释器级别的线程（也称为“内部线程”），而不影响操作系统级别的线程（也称为“外部线程”）。也就是说，在Python程序中使用多个操作系统级别的线程时，这些线程可以并行执行，不受GIL的影响。但是，在同一个解释器中创建的内部线程都受到GIL的限制，只有一个线程能够运行Python代码。

需要注意的是，虽然GIL是Python多线程程序的性能问题之一，但是它并不意味着Python不能使用多线程。对于I/O密集型的任务，Python的多线程模型可以带来性能上的提升。但对于CPU密集型的任务，使用多线程并不能提升性能，反而可能会导致性能下降。此时可以考虑使用多进程或者异步编程等方式来提升性能。

2. GIL的作用机制

GIL的引入是为了解决CPython解释器的线程安全问题。由于CPython的内存管理并不是线程安全的，如果多个线程同时执行Python字节码，可能会导致数据竞争和内存错误。为了解决这个问题，GIL被引入，并确保了同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，从而消除了竞争条件。

具体来说，GIL通过在执行Python字节码之前获取并锁定全局解释器锁，从而阻止其他线程执行Python字节码。一旦某个线程获取了GIL，它将独占解释器，并在执行完一定数量的字节码或者时间片后，将GIL释放，使其他线程有机会获取GIL并执行字节码。这个过程在多个线程之间不断重复，以实现多线程的执行。

3. GIL对多线程编程的影响

3.1 CPU密集型任务不会获得真正的并行加速

由于同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，对于CPU密集型任务，多线程并不能真正实现并行加速。即使使用多个线程，只有一个线程能够执行字节码，其余线程被GIL阻塞，不能充分利用多核CPU的计算能力。

import threading

def count_up():
    count = 0
    for _ in range(100000000):
        count += 1

t1 = threading.Thread(target=count_up)
t2 = threading.Thread(target=count_up)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

上述代码中，t1和t2分别执行count_up函数，该函数进行一亿次的自增操作。然而，在CPython解释器中，由于GIL的存在，实际上只有一个线程能够执行自增操作，因此多线程并不能加速该任务的执行时间。

3.2 I/O密集型任务可以获得一定的并发优势

对于I/O密集型任务，由于线程在等待I/O操作完成时会释放GIL，因此多线程能够发挥一定的并发优势。在等待I/O的过程中，其他线程可以获取GIL并执行Python字节码，从而提高整体程序的执行效率。

import threading
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

urls = [
    'https://www.example1.com',
    'https://www.example2.com',
    'https://www.example3.com',
]

threads = [threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,)) for url in urls]

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

上述代码中，多个线程并发地发起HTTP请求，等待请求完成时会释放GIL，因此可以充分利用CPU资源，并发执行多个网络请求。

3.3 线程间数据共享需要注意同步

由于GIL的存在，多线程在同时访问共享数据时需要注意同步机制，以避免数据竞争和不一致性。

import threading

count = 0

def increment():
    global count
    for _ in range(100000):
        count += 1

t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("Final count:", count)

在上述代码中，多个线程并发执行自增操作，由于涉及到共享变量count，可能会导致竞争条件。由于GIL的存在，实际上只有一个线程能够执行自增操作，从而可能导致最终的计数结果不正确。

为了避免这种竞争条件，可以使用线程锁（Lock）来进行同步：

import threading

count = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global count
    for _ in range(100000):
        lock.acquire()
        count += 1
        lock.release()

t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("Final count:", count)

通过引入线程锁，确保每次只有一个线程可以访问和修改共享变量count，从而避免了竞争条件，最终获得正确的计数结果。

4、GIL的准则

1.当前执行线程必须持有GIL
2.当线程遇到 IO的时、时间片到时或遇到阻塞时, 会释放GIL（Python 3.x使用计时器----执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL，或Python 2.x，tickets计数达到100。）

5、GIL的优缺点

优点：

线程是非独立的，所以同一进程里线程是数据共享，当各个线程访问数据资源时会出现“竞争”状态，即数据可能会同时被多个线程占用，造成数据混乱，这就是线程的不安全。所以引进了互斥锁，确保某段关键代码、共享数据只能由一个线程从头到尾完整地执行。
缺点：

单个进程下，开启多个线程，无法实现并行，只能实现并发，牺牲执行效率。由于GIL锁的限制，所以多线程不适合计算密集型任务，更适合IO密集型任务。常见IO密集型任务：网络IO（抓取网页数据）、磁盘操作（读写文件）、键盘输入

6、要避免Python的GIL锁带来的影响，可以考虑以下几种方法：

1. 使用多进程。Python的多进程模型可以避免GIL的限制，多个进程之间可以并行执行Python代码。但是，多进程之间的通信和数据共享需要通过一些额外的手段来实现，如管道、共享内存、套接字等。
2. 使用第三方扩展模块。一些第三方扩展模块，如NumPy、Pandas等，在执行计算密集型任务时会使用C语言编写的底层库，这些库不会受到GIL的限制。因此，使用这些扩展模块可以提高Python程序的性能。
3. 使用异步编程。异步编程是一种非阻塞的编程模型，可以在单个线程中执行多个任务，从而避免GIL的限制。Python的异步编程框架有很多，如asyncio、Tornado、Twisted等。
4. 使用多线程+进程池。多线程可以用来处理I/O密集型任务，而进程池可以用来处理计算密集型任务。将多个线程分配到不同的进程池中可以同时提高I/O密集型和计算密集型任务的处理速度。

需要注意的是，在使用上述方法时，要根据具体的情况来选择合适的方式。例如，在处理大量I/O操作时，使用多进程可能会导致性能下降，因为进程之间的切换开销较大。此时，使用异步编程可能是更好的选择。在处理计算密集型任务时，使用多进程可能是更好的选择，因为进程之间可以并行执行计算密集型任务。