Python 的 全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）

Python 的 全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL） 是 CPython 解释器（Python 官方实现）里的一个核心机制，用一句话讲：

🔒 GIL 是一个互斥锁，用来保证任意时刻只有一个线程在执行 Python 字节码。

它是 Python 单线程安全的基础，但也是 Python 多线程性能瓶颈的根源。

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一、为什么会有 GIL？

要理解 GIL 的由来，要先看 CPython 的底层：
• CPython 是用 C 语言 实现的；
• Python 对象的内存管理依赖 引用计数机制（Reference Counting）；
• 每个对象都有一个 ob_refcnt 计数，表示有多少个地方引用了它；
• 当 ob_refcnt 变为 0 时，对象就会被释放。

问题来了👇
如果多个线程同时操作同一个对象，比如：

x = []

线程 A：x.append(1)

线程 B：x.append(2)

这时两个线程会同时修改 x 的引用计数。
如果不加锁，ob_refcnt 可能被改乱（竞态条件 race condition），导致内存崩溃。

为了避免这种“多线程修改内存结构”出错，CPython 设计者在最初就引入了 GIL，让任意时刻只有一个线程能执行 Python 解释器层面的操作，从而保证对象引用计数的线程安全。

✅ 简单说：GIL 是为了解决多线程下的内存安全问题，而不是为了性能。

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二、GIL 的工作方式

可以想象 Python 解释器的执行过程像这样：
1. Python 启动时创建一个全局锁（_PyRuntime.ceval.gil）。
2. 任意线程在执行 Python 字节码前，必须先“拿到 GIL”。
3. 当该线程执行一段时间（或执行完一定数量的字节码）后，会释放 GIL。
4. 其他线程才能获得 GIL 继续执行。

伪代码示意：

while True:
acquire(GIL)
execute_some_bytecode()
release(GIL)
switch_thread()

这意味着：
• 所有线程会轮流获得执行权；
• 在任意时刻，只有一个线程在执行 Python 代码。

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三、GIL 导致的性能问题

因为 GIL 的存在：

1️⃣ 多线程无法并行执行 CPU 计算

import threading

def cpu_task():
for _ in range(10**7):
pass # 纯计算

threads = [threading.Thread(target=cpu_task) for _ in range(4)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()

你以为 4 个线程能加速执行，结果：
• 实际上它们串行地轮流运行；
• 4 核 CPU 只用到一个核；
• 运行时间 ≈ 单线程 × 线程数。

2️⃣ 多线程依然有上下文切换开销
• Python 解释器会定期释放 GIL（默认每 5ms 左右），让别的线程有机会执行；
• 但这种切换带来 线程调度、锁竞争 等开销。

结果是：

多线程不但没加速，还可能更慢。

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四、GIL 什么时候无害甚至有益？

GIL 的坏处主要在 CPU 密集型场景。
但在 I/O 密集型任务（网络请求、文件、数据库）中，反而没那么严重：

import threading, time, requests

def io_task():
requests.get(“https://example.com”)

threads = [threading.Thread(target=io_task) for _ in range(20)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()

•	网络 I/O 时，线程会释放 GIL；
•	其他线程可趁机执行；
•	实际上能达到“伪并行”的效果；
•	所以多线程在 I/O 场景仍然有效。

✅ 因此：

场景 是否受 GIL 影响 推荐方案
CPU 密集（加密、推理、压缩） 严重影响 多进程 multiprocessing
I/O 密集（网络、文件） 影响较小 多线程或 asyncio

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五、如何绕过 GIL 限制？
1. 多进程（multiprocessing）
• 每个进程都有自己的 Python 解释器和 GIL；
• 真正的并行；
• 适合 CPU 密集任务。

from multiprocessing import Pool
with Pool(4) as p:
p.map(cpu_task, range(4))

2.	C 扩展释放 GIL
•	NumPy、Pandas、TensorFlow 等底层用 C/C++ 实现；
•	在执行底层计算时会手动释放 GIL；
•	因此 NumPy 的矩阵运算能并行跑。
3.	使用无 GIL 的解释器
•	例如：
•	Jython（运行在 JVM 上，没有 GIL，但慢）
•	IronPython（运行在 .NET 上）
•	PyPy STM（早期实验性支持多线程）
•	Python 3.13+：官方开始实验性引入 “No-GIL 模式”！

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六、Python 3.13 的“无 GIL”进展

Python 3.13 引入了可选的 “Free Threading” 模式：

./configure --disable-gil
make

这意味着未来的 Python 版本可能：
• 去掉 GIL；
• 改为细粒度锁；
• 让真正的多线程并行成为可能。

不过目前（截至 2025 年）仍在实验阶段，很多第三方库还不兼容。

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七、总结对比

特性 有 GIL（当前 CPython） 无 GIL（未来方向）
多线程并行 ❌ 否（只能伪并行） ✅ 是（多核并行）
内存安全 ✅ 简单 ⚠️ 需细粒度锁
性能（单线程） ✅ 快 ⚠️ 略有损耗
兼容性 ✅ 完全兼容 ⚠️ 需改动 C 扩展
实现复杂度 ✅ 低 🚧 高

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🧠 一句话总结

GIL 是 Python 的“全局安全锁”——保证线程安全，却牺牲了多核并行。

•	对 IO 任务影响不大；
•	对 CPU 密集型任务致命；
•	可用多进程或 C 扩展绕过；
•	Python 3.13 以后，有望逐步告别它。