1. 不管計算機是幾核的，在Python中都是串行的。只不過是在不停地進行上下文的切換。

轉發自下面網址：

http://python.jobbole.com/81822/

前言：博主在剛接觸Python的時候時常聽到GIL這個詞，並且發現這個詞經常和Python無法高效的實現多線程劃上等號。本著不光要知其然，還要知其所以然的研究態度，博主搜集了各方面的資料，花了一周內幾個小時的閑暇時間深入理解了下GIL，並歸納成此文，也希望讀者能通過次本文更好且客觀的理解GIL。

GIL是什麽

首先需要明確的一點是GIL並不是Python的特性，它是在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。就好比C++是一套語言（語法）標準，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。有名的編譯器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一樣，同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行。像其中的JPython就沒有GIL。然而因為CPython是大部分環境下默認的Python執行環境。所以在很多人的概念裏CPython就是Python，也就想當然的把GIL歸結為Python語言的缺陷。所以這裏要先明確一點：GIL並不是Python的特性，Python完全可以不依賴於GIL。

那麽CPython實現中的GIL又是什麽呢？GIL全稱Global Interpreter Lock為了避免誤導，我們還是來看一下官方給出的解釋：

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

好吧，是不是看上去很糟糕？一個防止多線程並發執行機器碼的一個Mutex，乍一看就是個BUG般存在的全局鎖嘛！別急，我們下面慢慢的分析。

為什麽會有GIL

由於物理上得限制，各CPU廠商在核心頻率上的比賽已經被多核所取代。為了更有效的利用多核處理器的性能，就出現了多線程的編程方式，而隨之帶來的就是線程間數據一致性和狀態同步的困難。即使在CPU內部的Cache也不例外，為了有效解決多份緩存之間的數據同步時各廠商花費了不少心思，也不可避免的帶來了一定的性能損失。

Python當然也逃不開，為了利用多核，Python開始支持多線程。而解決多線程之間數據完整性和狀態同步的最簡單方法自然就是加鎖。 於是有了GIL這把超級大鎖，而當越來越多的代碼庫開發者接受了這種設定後，他們開始大量依賴這種特性（即默認python內部對象是thread-safe的，無需在實現時考慮額外的內存鎖和同步操作）。

慢慢的這種實現方式被發現是蛋疼且低效的。但當大家試圖去拆分和去除GIL的時候，發現大量庫代碼開發者已經重度依賴GIL而非常難以去除了。有多難？做個類比，像MySQL這樣的“小項目”為了把Buffer Pool Mutex這把大鎖拆分成各個小鎖也花了從5.5到5.6再到5.7多個大版為期近5年的時間，本且仍在繼續。MySQL這個背後有公司支持且有固定開發團隊的產品走的如此艱難，那又更何況Python這樣核心開發和代碼貢獻者高度社區化的團隊呢？

所以簡單的說GIL的存在更多的是歷史原因。如果推到重來，多線程的問題依然還是要面對，但是至少會比目前GIL這種方式會更優雅。

GIL的影響

從上文的介紹和官方的定義來看，GIL無疑就是一把全局排他鎖。毫無疑問全局鎖的存在會對多線程的效率有不小影響。甚至就幾乎等於Python是個單線程的程序。 那麽讀者就會說了，全局鎖只要釋放的勤快效率也不會差啊。只要在進行耗時的IO操作的時候，能釋放GIL，這樣也還是可以提升運行效率的嘛。或者說再差也不會比單線程的效率差吧。理論上是這樣，而實際上呢？Python比你想的更糟。

下面我們就對比下Python在多線程和單線程下得效率對比。測試方法很簡單，一個循環1億次的計數器函數。一個通過單線程執行兩次，一個多線程執行。最後比較執行總時間。測試環境為雙核的Mac pro。註：為了減少線程庫本身性能損耗對測試結果帶來的影響，這裏單線程的代碼同樣使用了線程。只是順序的執行兩次，模擬單線程。

總結

Python GIL其實是功能和性能之間權衡後的產物，它尤其存在的合理性，也有較難改變的客觀因素。從本分的分析中，我們可以做以下一些簡單的總結： – 因為GIL的存在，只有IO Bound場景下得多線程會得到較好的性能 – 如果對並行計算性能較高的程序可以考慮把核心部分也成C模塊，或者索性用其他語言實現 – GIL在較長一段時間內將會繼續存在，但是會不斷對其進行改進

python-GIL（Global Interpreter Lock）