python中GIL（全局解析器锁）与相关面试题

最新推荐文章于 2025-07-03 16:11:55 发布

行云流水的刘

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文章标签：学习笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_31907813/article/details/82729349

本文深入探讨了Python中的全局解释器锁(GIL)概念，分析了其对多线程性能的影响，尤其是在多核CPU环境下。文章还讨论了解决GIL限制的方法，包括使用多进程、更换Python解析器或采用其他编程语言。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

    1. GIL概念：
        GIL，全局解释器锁(global interpreter lock),它不是python语言的特性，而是python默认的解析器cpython的特性cpython要求每个线程必须先获取GIL锁，才能执行线程中的代码
        目的：解决多线程同时竞争解析器程序的全局变量而出现的线程安全问题
        不足：在多线程中不能充分利用多核cpu 原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源

    2. 单线程、多线程、多进程执行分析
       - 单线程： 双核cpu使用率50%
       - 多线程：双核cpu使用率50%
       - 多进程：双核cpu使用率100%               

    3.如何解决GIL问题：
      - 换语言， 在处理多线程代码时，用其他语言代码，比如用
      c或者java
      - 换解析器，比如换jpython
      - 业界常用的方案： 多进程+多协程方法

    4. 面试题：
        描述Python GIL的概念， 以及它对python多线程的影响？一个单线程抓取网页的程序，与一个多线程抓取网页的程序哪个性能更高，并解释原因

        1. GIL，全局解释器锁(global interpreter lock)，它是cpython解析器的特性，不是python的特性 ，它要求线程在执行前，需要获取GIL锁，

        2. 由于GIL的存在，会影响多线程不能利用多核CPU资源(原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源)，通过多进程方式可利用多个CPU资源

        3. 线程释放GIL锁的情况：
            1.在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL
            2.Python 3x使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL）

        4. 多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁，这样在线程阻塞情况下，可以执行其他线程中的代码
          多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁