GIL規定一個Python解釋程序只能同時由一個線程控制。

在CPU限制類型和多線程代碼中，GIL是一個性能瓶頸。

GIL使Python多線程成為偽并行多線程。

僅CPython解釋器上存在GIL。

（1）線程1、2、3輪流執行，每一個線程在執行是，都會鎖住GIL，以阻止別的線程執行；

同樣的，每一個線程執行一段后，會釋放GIL，以允許別的線程開始利用資源。

（2）由于古老GIL機制，如果線程2需要在CPU2上執行，它需要先等待在CPU1上執行的線程1釋放GIL（記住：GIL是全局的）

（3）如果線程1是因為 i/o 阻塞讓出的GIL，那么線程2必定拿到GIL。但如果線程1是因為timer ticks計數滿100ticks(大概對應了1000個bytecodes)讓出GIL，那么這個時候線程1和線程2公平競爭。

（4）但要命的是，在Python 2.x, 線程1不會動態的調整自身的優先級，所以很大概率下次被選中執行的還是線程1，在很多個這樣的選舉周期內，線程2只能安靜的看著線程1拿著GIL在CPU 1上歡快的執行。

（5）極端一點的情況下，比如線程1使用了while True在CPU1上執行，那就真是“一核有難，八核圍觀”了。

知識點擴展：

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。

到此這篇關于python中GIL的原理及用法總結的文章就介紹到這了,更多相關python中GIL的原理內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！