在Python中，GIL（全局解释器锁）是一个非常重要的概念，它对Python的多线程编程有着深远的影响。GIL是Python解释器级别的锁，用于保证任何时刻只有一个线程在执行Python字节码。这意味着即使在多核处理器上，Python的多线程也无法实现真正的并行执行。
简单来说，Python 全局解释器锁(Global Interpreter Lock, 简称 GIL) 是一个互斥锁（或锁），只允许一个线程保持 Python 解释器的控制权。
GIL的起源和目的
GIL的存在主要是因为CPython（Python的官方实现）的内存管理并不是线程安全的。在早期，为了避免对内存管理进行复杂的线程安全操作，Python开发者引入了GIL这一简单的机制。
GIL的影响
- CPU密集型任务： 对于CPU密集型任务，GIL限制了Python程序在多核处理器上的并行性能。即使使用多线程，程序的执行效率也不会提高，因为在任意时刻只有一个线程在运行。
- I/O密集型任务： 对于I/O密集型任务，GIL的影响相对较小。这是因为当一个线程等待I/O操作时（如读写文件、网络通信等），它会释放GIL，使得其他线程可以继续执行。
绕过GIL的方法
- 使用多进程： 通过使用Python的
multiprocessing模块创建多个进程，可以绕过GIL的限制，因为每个进程有自己的Python解释器和内存空间。 - 使用Jython或IronPython： 这些Python实现没有GIL。Jython运行在Java平台上，而IronPython运行在.NET平台上。
- 使用C扩展： 编写C语言扩展，可以在C层面管理线程，从而规遍GIL。
Python未来和GIL
Python社区一直在探索移除GIL的可能性。某些实验性的或非官方的Python实现（如PyPy）已经尝试了不同的方法来减少GIL的影响或完全移除GIL。
总之，GIL是Python多线程编程的一个关键限制因素，它在保证解释器简单性和线程安全性方面起到了重要作用，但同时也限制了多线程的并行能力。理解GIL及其对程序性能的影响，对于编写高效的Python程序是非常重要的。虽然完全移除GIL可能在未来的Python版本中实现，但目前来看，使用多进程、不同的Python实现或C扩展仍是绕过GIL限制、实现并行计算的有效方法。
如何摆脱 Python 的全局锁的限制
如果 GIL 给您带来了问题，您可以尝试以下几种方法来避开全局锁的限制：
使用多进程编程
最流行的方法是使用多进程方法，其中使用多个进程而不是线程。每个 Python 进程都有自己的 Python 解释器和内存空间，因此 GIL 不会成为问题。Python 有一个多进程multiprocessing 模块，它让我们可以轻松地创建这样的进程：
from multiprocessing import Pool
import time
COUNT = 50000000
def countdown(n):
while n>0:
n -= 1
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=2)
start = time.time()
r1 = pool.apply_async(countdown, [COUNT//2])
r2 = pool.apply_async(countdown, [COUNT//2])
pool.close()
pool.join()
end = time.time()
print('Time taken in seconds -', end - start)
使用 cython 来避开全局锁
cython通常用于处理计算密集型的任务，以加快python程序总体运行速度。
使用替代Python解释器，Python有多个解释器实现。
CPython，Jython，IronPython和PyPy，分别用C，Java，C#和Python编写，是最受欢迎的。GIL 只存在于 CPython 的原始 Python 实现中。
