Python中的全局解释器锁

最新推荐文章于 2025-07-18 17:02:14 发布

原创

最新推荐文章于 2025-07-18 17:02:14 发布 · 7.5k 阅读

19 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#全局解释器锁 #Python中的全局解释器锁

Python的全局解释器锁（GIL）确保在CPython中只有一个线程执行字节码，即使在多核CPU环境下。GIL使得线程在IO密集型任务时能交替执行，但在CPU密集型任务中可能导致其他线程无法有效利用CPU。虽然GIL降低了多线程的并行计算效率，但保留它是为了保持简单性和避免对单线程性能的影响。在Python中，内置数据结构的读写操作是原子性的，但由于GIL，它们并非真正线程安全。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python中的全局解释器锁

文章目录

Python中的全局解释器锁
- 数据结构和GIL
- GIL全局解释器锁

数据结构和GIL

Queue

标准库queue模块，提供FIFO的Queue、LIFO的队列、优先队列。
Queue类是线程安全的，适用于多线程间安全的交换数据。内部使用了Lock和Condition。
在自定义容器类中，如果不加锁，是不可能获得准确的大小的，因为你刚读取到了一个大小，还没有取走数据，就有可能被其他线程改了。
Queue类的size虽然加了锁，但是，依然不能保证立即get、put就能成功，因为读取大小和get、put方法是分开的。

import queue

q = queue.Queue(8)

if q.qsize() == 7:
    q.put()  #上下两句可能会被打断

if q.qsize() == 1:
    q.get() #未必会成功，同样上下两句会被打断

GIL全局解释器锁

CPython 在解释器进程级别有一把锁，叫做GIL，即全局解释器锁。

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

带着梦想飞翔

关注关注

3
点赞
踩
19

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

python全局解释器锁（GIL）

PiggyRuns的博客

07-01

1197

python全局解释器锁（Global Interpreter Lock）详解，以及GIL对多线程的影响。

Python中的全局解释器锁：深入解析与应对策略

无远弗届

06-12

1357

这种机制在CPython（Python的官方和最常用的实现）中是通过在执行Python代码之前获取锁，在执行之后释放锁来实现的。然而，也有观点认为，GIL在某些情况下仍然有其存在的必要，例如在I/O密集型任务中，GIL的影响相对较小。全局解释器锁（GIL）是Python编程语言中的一个关键概念，它在Python的早期版本中被引入，以解决多线程编程中的一些复杂问题。许多开发者认为GIL限制了Python在多核处理器上的性能，但也有人指出，在某些情况下GIL的存在简化了多线程编程的复杂性。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python全局解释器锁

weixin_33705053的博客

09-10

121

　　超过十年以上，没有比解释器全局锁（GIL）让Python新手和专家更有挫折感或者更有好奇心。 Python的底层要理解GIL的含义，我们需要从Python的基础讲起。像C++这样的语言是编译型语言，所谓编译型语言，是指程序输入到编译器，编译器再根据语言的语法进行解析，然后翻译成语言独立的中间表示，最终链接成具有高度优化的机器码的可执行程序。编译器之所以可以深层次的对代码进行...

什么是Python全局锁（GIL），如何避开GIL限制

山川湖海*

07-09

Python全局解释器锁(GIL)是一种互斥锁，它限制同一时间只能有一个线程执行Python字节码，导致多线程程序在CPU密集型任务中性能受限。GIL最初是为解决内存管理和C扩展兼容性问题而设计的，虽然影响了多线程性能，但保证了单线程效率。要规避GIL限制，可采用三种方案：1) 使用multiprocessing模块实现多进程并行；2) 通过Cython的nogil特性绕过GIL；3) 选用Jython等非CPython解释器。对于I/O密集型任务，GIL影响较小，开发者应根据任务类型选择合适的并发方案。

Python---全局解释器锁

风从北方来的博客

05-02

412

全局解释器锁(Global Interpreter Lock ): 在 Python 语言的主流实现 CPython 中，GIL 是一个货真价实的全局线程锁，在解释器解释执行任何 Python 代码时，都需要先获得这把锁才行，在遇到 I/O 操作时会释放这把锁。如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔 100 次操作就释放这把锁，让别的线程有机会执行（这个次数可以通过 sys.setc...

Python全局解释器锁（GIL）

rs勿忘初心的博客

11-14

5051

目录 1.引言 2.GIL存在的背景 3.GIL主要工作原理 4.Python 线程安全问题 5.可以如何绕过 GIL？ 6.延伸阅读 1.引言我们来看下Python 多线程另一个很重要的话题——GIL（Global Interpreter Lock，即全局解释器锁），这个概念可能大多数人听过，但是真正理解的人可能不多。我们先从一个简单的cpu-bound 代码看起，如下： import time def CountDown(n): while n.

Python 全局解释器锁

没枕头我咋睡觉

06-09

232

GIL：Global Interpreter Lock,意思就是全局解释器锁，这个不是python语言的特征，而是Cpython解释器里引入的一个概念，而在其他的语言编写的解释器里就没有这个GIL例如：Jython，Pypy 为什么会有gil？：随着电脑多核cpu的出现核cpu频率的提升，为了充分利用多核处理器，进行多线程的编程方式更为普及，随之而来的困难是线...

Python GIL 全局解释器锁

weixin_44983653的博客

04-22

1486

Python GIL 全局解释器锁1、`GIL`2、`CPU`密集型 1、GIL CPython在解释器进程级别有一把锁，叫做GIL（Global Interpreter Lock），即全局解释器锁。 GIL保证CPython进程中，只有一个线程执行字节码。甚至是在多核CPU的情况下，也只允许同时只有一个CPU上运行该进程的一个线程。 CPython中： IO密集型，某个线程阻塞，就会调度其他就绪线程 CPU密集型，当前线程可能会连续的获得GIL，导致其它线程几乎无法使用CPU 在CPython中由于有

python GIL 全局解释器锁

weixin_49588247的博客

12-11

858

python GIL 全局解释器锁 multiprocessing库

Python GIL 全局解释器锁 详解

weixin_46121540的博客

11-01

969

GIL 是 Python 解释器的一种锁机制，主要用于保护对 Python 对象的访问，确保同一时刻只有一个线程在执行 Python 字节码。这一设计旨在简化内存管理和数据一致性，尤其是在多线程环境中。通过 GIL，Python 避免了许多复杂的线程同步问题。GIL 是 Python 设计中的一个重要特性，它在确保内存一致性和简化多线程编程方面发挥了积极作用。但在某些情况下，它也可能成为性能瓶颈。理解 GIL 的工作原理及其影响，能够帮助开发者更有效地利用 Python 进行多线程和并行编程。通过使用。

全局解释器锁

aidi6601的博客

08-14

151

全局解释器锁 GIL(全局解释器锁) 在CPython解释器才有GIL的概念，不是python的特点 GIL也是一把互斥锁将并发变成串行牺牲了效率但是提高了数据的安全 ps: 1.针对不同的数据应该使用不同的锁去处理 2.自己不要轻易的处理锁的问题哪怕你知道acquire和release 当业务逻辑稍微复杂的一点情况下极容易造成死锁 CPython中的GIL的...

python——全局解释器锁（GIL）

python全栈

10-14

6621

顾名思义，就是正在运行中的程序。是操作系统中分配任务的最小基本单元；线程是进程中执行运算的最小单位，是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位。线程自己不拥有系统资源；但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

Python中的全局解释器锁（GIL）

JOBbaba的博客

12-05

1354

原文地址：What is the Python Global Interpreter Lock (GIL) Python全局解释器锁：简单来说，就是只允许Python解释器任意时刻只能有一个线程处于运行状态 1.GIL解决了Python的什么问题？ Python使用引用计数管理内存举个栗子 >>>import sys >>> a = [] >&gt...

Python 全局解释器锁 (Global Interpreter Lock - GIL)

最新发布

CCSco4355

07-18

305

全局解释器锁 (GIL) 是CPython解释器（官方、最常用的 Python 解释器）中的一个互斥锁 (mutex)。它的核心作用是：在任意时刻，只允许一个线程执行 Python 字节码。这意味着，即使你的计算机有多个 CPU核心，一个 CPython 进程中的多个线程也无法真正地并行执行 Python 代码。它们可以并发执行（即交替执行），但不能在同一瞬间并行运行。

GIL（全局解释器锁）

qq_63961628的博客

01-25

735

当队列空时，get操作会被阻塞，直到有数据可用。在这个示例中，线程在到达屏障时会被阻塞，直到指定数量（这里是 3 个）的线程都到达屏障，然后所有线程会同时被释放，继续执行后续的代码。当一个线程开始执行时，它会先获取 GIL，在执行过程中，每隔一定的字节码指令或者遇到 I/O 操作时，会释放 GIL，让其他线程有机会获取 GIL 并执行。：在 CPU 密集型任务中，由于线程大部分时间都在执行计算，很少释放 GIL，导致其他线程只能等待，无法充分利用多核 CPU 的优势，多线程的性能提升不明显甚至可能下降。

【Python】全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）

彬彬侠的博客

01-20

951

GIL是CPython中的一种机制，它确保在同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码，从而避免多线程环境下的数据竞争和内存管理问题。虽然它对于I/O密集型任务有益，但对于CPU密集型任务，它限制了Python程序的并行计算能力。在这种情况下，可以考虑使用多进程、C扩展、或者其他并行计算框架来绕过GIL的限制。

Python 的全局解释器锁（GIL）

02-28

<think>好的，我现在需要向用户解释Python的全局解释器锁（GIL）。首先，我得确保自己正确理解GIL的概念和作用。GIL是Python中的一个机制，尤其是在CPython解释器中，用来同步线程的执行。我记得它的主要作用是确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码，这有助于简化内存管理，但也可能影响多线程程序的性能。接下来，我需要考虑用户可能的背景。用户可能有一定的编程经验，但对Python内部机制不太熟悉。所以，解释时要避免过于技术化，用通俗易懂的语言。同时，用户可能想知道GIL存在的原因、带来的影响以及如何应对这些问题。首先，我应该从GIL的定义开始，明确它是什么。然后解释为什么Python需要GIL，比如因为CPython的内存管理不是线程安全的，GIL通过阻止多线程同时执行来防止竞争条件。这里要提到引用计数等细节，但不要过于深入，保持简洁。接下来，要讨论GIL带来的影响。特别是多线程程序在CPU密集型任务上的性能问题，比如多线程并不能充分利用多核CPU，甚至可能比单线程更慢。但同时，对于I/O密集型任务，GIL的影响较小，因为线程在等待I/O时会释放GIL，允许其他线程运行。这里可能需要举例子，比如网络请求或文件操作属于I/O密集型，而数值计算属于CPU密集型。然后，要探讨绕过或替代GIL的方法。比如使用多进程代替多线程，每个进程有自己的解释器和内存空间，这样就能利用多核。或者使用其他Python实现如Jython或IronPython，它们没有GIL。此外，可以提到用C扩展来处理性能关键部分，因为C扩展可以释放GIL。还要考虑用户可能存在的疑问，比如为什么Python不移除GIL。这里需要解释历史原因和兼容性问题，移除GIL会破坏现有C扩展，而且实现起来复杂，影响单线程性能。虽然有过尝试，比如Python 3.2的GIL优化，但完全移除仍然困难。最后，总结GIL的优缺点，并给出实际应用中的建议。比如在CPU密集型任务中使用多进程或C扩展，I/O密集型任务仍可用多线程。同时，提及异步编程模型如asyncio作为替代方案。需要检查是否有遗漏点，比如GIL的具体工作机制，如何切换线程，以及不同Python版本对GIL的改进。另外，确保使用正确的术语，避免错误，比如区分CPython和其他实现。还要注意格式，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前内容可能不涉及数学公式，所以可能不需要。但如果有方程式，要正确应用格式。另外，用户要求用中文回答，结构清晰，分点说明。可能需要分点列出GIL的作用、影响、解决方案等。使用例子帮助理解，比如多线程计算斐波那契数列的效率问题，或者多进程的multiprocessing模块。需要确保内容准确，比如GIL确实存在于CPython，而其他实现如Jython没有。同时，在提到多进程时，指出其缺点，比如进程间通信的开销。还要提到concurrent.futures模块的使用，作为替代方案。最后，检查是否有误解，比如GIL对多线程的影响是否绝对，或者是否所有Python程序都受GIL限制。确认GIL只影响CPU密集型多线程，而不影响I/O密集型，也不影响多进程。同时，确认Python中多线程依然适合I/O密集型任务，因为等待期间释放GIL。总结思考后，组织内容结构，确保逻辑连贯，从定义、原因、影响、解决方案到总结，逐步展开，帮助用户全面理解GIL及其应对策略。</think>Python 的全局解释器锁（**Global Interpreter Lock, GIL**）是 CPython 解释器（Python 官方实现）中的一个关键机制，它对多线程编程有深远影响。以下是逐步解析： --- ### 1. **GIL 是什么？** - GIL 是一个**互斥锁**（Mutex），保证同一时刻只有一个线程能执行 Python 字节码。 - 无论 CPU 有多少核心，**多线程 Python 程序在 CPython 中无法并行执行**，只能交替执行（并发）。 --- ### 2. **为什么需要 GIL？** - **简化内存管理**：Python 使用引用计数管理对象生命周期。若多线程同时修改引用计数，可能导致内存错误。GIL 通过单线程执行避免竞争条件。 - **保护 C 扩展兼容性**：许多 Python C 扩展依赖 GIL 的线程安全假设，移除 GIL 会破坏现有生态。 --- ### 3. **GIL 的影响** #### ✅ 优点 - 简化单线程程序的实现。 - 提高单线程性能（避免多线程锁竞争开销）。 #### ❌ 缺点 - **CPU 密集型任务性能瓶颈**：多线程无法利用多核加速。例如： ```python # 计算斐波那契数列的多线程代码并不会更快 import threading def compute(): result = 0 for _ in range(10**7): result += 1 # 两个线程同时执行 t1 = threading.Thread(target=compute) t2 = threading.Thread(target=compute) t1.start(); t2.start() t1.join(); t2.join() ``` 由于 GIL，两个线程实际是交替执行，总耗时可能接近单线程的两倍。 - **I/O 密集型任务影响较小**：线程在等待 I/O（如网络请求、文件读写）时会主动释放 GIL，其他线程可继续执行。 --- ### 4. **如何绕过 GIL？** #### 方法 1：使用多进程 - 每个进程有独立的 Python 解释器和内存空间，可绕过 GIL。 - 通过 `multiprocessing` 模块或 `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` 实现并行。 ```python from multiprocessing import Pool def compute(n): return sum(range(n)) with Pool(4) as p: # 4 进程并行 print(p.map(compute, [10**7]*4)) ``` #### 方法 2：使用其他 Python 实现 - **Jython/IronPython**：基于 JVM/.NET 的实现，无 GIL，但生态兼容性差。 - **PyPy**：通过 JIT 优化性能，但仍保留 GIL。 #### 方法 3：C/C++ 扩展 - 在 C 扩展中手动释放 GIL：使用 `Py_BEGIN_ALLOW_THREADS` 和 `Py_END_ALLOW_THREADS` 宏。 - 常用库如 NumPy、Cython 已在底层规避 GIL。 --- ### 5. **GIL 的未来** - **短期内不会消失**：移除 GIL 需重写 CPython 内存管理并破坏现有 C 扩展，代价巨大。 - **优化方向**：Python 3.2+ 通过更细粒度的锁（如 `PyMutex`）减少 GIL 的负面作用，但未根治问题。 --- ### 总结 - **适用场景**： - 多线程适合 I/O 密集型任务（如网络爬虫）。 - 多进程或异步编程（如 `asyncio`）适合 CPU 密集型任务。 - **开发建议**：优先使用多进程、异步编程或 C 扩展处理高性能需求，而非依赖多线程。