本文目录一览：
- 1、python 什么是全局解释器锁gil
- 2、python 什么是全局解释器锁GIL
- 3、为什么python中有了GIL还需要 线程锁呢？
- 4、Python 的 GIL 是什么鬼，多线程性能究竟如何
- 5、python语言的缺点
python 什么是全局解释器锁gil
什么是Python全局解释器锁(GIL)?
每个CPU在同一时间只能执行一个线程，那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器，使用权消失后才能使用全局解释器，即使多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用CPU，这样的机制称为全局解释器锁(GIL)。GIL的设计简化了CPython的实现，使得对象模型包括关键的内建类型，如：字典等，都是隐含的，可以并发访问的，锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持，但也损失了多处理器主机的并行计算能力。
Python全局解释器锁(GIL)是一种互斥锁或锁，仅允许一个线程持有Python解释器的控制权。
全局解释器锁的好处
1、避免了大量的加锁解锁的好处;
2、使数据更加安全，解决多线程间的数据完整性和状态同步。
全局解释器锁的劣势
多核处理器退化成单核处理器，只能并发不能并行。
Python全局解释器锁(GIL)的作用
多线程情况下必须存在资源的竞争，GIL是为了保证在解释器级别的线程唯一使用共享资源(cpu)。
python 什么是全局解释器锁GIL
Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：
1. 设置GIL
2. 切换到一个线程去运行
3. 运行：
a. 指定数量的字节码指令，或者
b. 线程主动让出控制（可以调用time.sleep(0)）
4. 把线程设置为睡眠状态
5. 解锁GIL
6. 再次重复以上所有步骤
在调用外部代码（如C/C++扩展函数）的时候，GIL 将会被锁定，直到这个函数结束为止（由于在这期间没有Python 的字节码被运行，所以不会做线程切换）。
为什么python中有了GIL还需要 线程锁呢？
两个锁不是同一个层面的：
1、GIL是限制同一个进程中只有一个线程进入Python解释器；
2、线程锁是由于在线程进行数据操作时保证数据操作的安全性(同一个进程中线程之间可以共用信息，如果同时对数据进行操作，则会出现公共数据错误)；
其实线程锁完全可以替代GIL，但是Python的后续功能模块都是加在GIL基础上的，所以无法更改或去掉GIL, 这就是Python语言最大的bug…只能用多进程或协程改善，或者直接用其他语言写这部分；
Python 的 GIL 是什么鬼，多线程性能究竟如何
GIL是什么
首先需要明确的一点是 GIL
并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL
C++，Visual
C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把
GIL 归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称 Global Interpreter Lock 为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that
prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at
once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management
is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have
grown to depend on the guarantees that it enforces.)
好吧，是不是看上去很糟糕？一个防止多线程并发执行机器码的一个Mutex，乍一看就是个BUG般存在的全局锁嘛！别急，我们下面慢慢的分析。
为什么会有GIL
由于物理上得限制，各CPU厂商在核心频率上的比赛已经被多核所取代。为了更有效的利用多核处理器的性能，就出现了多线程的编程方式，而随之带来的就是线程间数据一致性和状态同步的困难。 即使在CPU内部的Cache也不例外 ，为了有效解决多份缓存之间的数据同步时各厂商花费了不少心思，也不可避免的带来了一定的性能损失。
Python当然也逃不开，为了利用多核，Python开始支持多线程。 而解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁。 于是有了GIL这把超级大锁，而当越来越多的代码库开发者接受了这种设定后，他们开始大量依赖这种特性（即默认python内部对象是thread-safe的，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作）。
慢慢的这种实现方式被发现是蛋疼且低效的。但当大家试图去拆分和去除GIL的时候，发现大量库代码开发者已经重度依赖GIL而非常难以去除了。有多难？做个类比，像MySQL这样的“小项目”为了把Buffer
Pool
Mutex这把大锁拆分成各个小锁也花了从5.5到5.6再到5.7多个大版为期近5年的时间，本且仍在继续。MySQL这个背后有公司支持且有固定开发团队的产品走的如此艰难，那又更何况Python这样核心开发和代码贡献者高度社区化的团队呢？
所以简单的说GIL的存在更多的是历史原因。如果推到重来，多线程的问题依然还是要面对，但是至少会比目前GIL这种方式会更优雅。
GIL的影响
从上文的介绍和官方的定义来看，GIL无疑就是一把全局排他锁。毫无疑问全局锁的存在会对多线程的效率有不小影响。甚至就几乎等于Python是个单线程的程序。那么读者就会说了，全局锁只要释放的勤快效率也不会差啊。只要在进行耗时的IO操作的时候，能释放GIL，这样也还是可以提升运行效率的嘛。或者说再差也不会比单线程的效率差吧。理论上是这样，而实际上呢？Python比你想的更糟。
下面我们就对比下Python在多线程和单线程下得效率对比。测试方法很简单，一个循环1亿次的计数器函数。一个通过单线程执行两次，一个多线程执行。最后比较执行总时间。测试环境为双核的Mac
pro。注：为了减少线程库本身性能损耗对测试结果带来的影响，这里单线程的代码同样使用了线程。只是顺序的执行两次，模拟单线程。
顺序执行的单线程(single_thread.py)
#! /usr/bin/python
from threading import Thread
import time
def my_counter():
i = 0
for _ in range(100000000):
i = i + 1
return True
def main():
thread_array = {}
start_time = time.time()
for tid in range(2):
t = Thread(target=my_counter)
t.start()
thread_array[tid] = t
for i in range(2):
thread_array[i].join()
end_time = time.time()
print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
同时执行的两个并发线程(multi_thread.py)
#! /usr/bin/python
from threading import Thread
import time
def my_counter():
i = 0
for _ in range(100000000):
i = i + 1
return True
def main():
thread_array = {}
start_time = time.time()
for tid in range(2):
t = Thread(target=my_counter)
t.start()
thread_array[tid] = t
for i in range(2):
thread_array[i].join()
end_time = time.time()
print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
python语言的缺点
Python并不是没有缺点的，最主要的缺点有以下几个：
Python的执行速度不够快。当然，这也不是一个很严重的问题，一般情况下，我们不会拿Python语言与C/C++这样的语言进行直接比较。在Python语言的执行速度上，一方面，网络或磁盘的延迟，会抵消掉部分Python本身消耗的时间；另一方面，因为Python特别容易和C结合起来，因此，我们可以通过分离一部分需要优化速度的应用，将其转换为编译好的扩展，并在整个系统中使用Python脚本将这部分应用连接起来，以提高程序的整体效率。
Python的GIL锁限制并发：Python的另一个大问题是，对多处理器支持不好。如果读者接触Python时间比较长，那么，一定听说过GIL这个词。GIL是指Python全局解释器锁（GlobalInterpreterLock），当Python的默认解释器要执行字节码时，都需要先申请这个锁。这意味着，如果试图通过多线程扩展应用程序，将总是被这个全局解释器锁限制。当然，我们可以使用多进程的架构来提高程序的并发，也可以选择不同的Python实现来运行我们的程序。
Python2与Python3不兼容：如果一个普通的软件或者库，不能够做到后向兼容，那么，它会被用户无情的抛弃了。在Python中，一个槽点是Python2与Python3不兼容。因为Python没有向后兼容，给所有的Python工程师带来了无数的烦恼。
