前言：
python的使用者都知道Cpython解释器有一个弊端，真正执行时同一时间只会有一个线程执行，这是由于设计者当初设计的一个缺陷，里面有个叫GIL锁的，但他到底是什么？我们只知道因为他导致python使用多线程执行时，其实一直是单线程，但是原理却不知道，那么接下来我们就认识一下GIL锁
1、什么是GIL锁
GIL（Global Interpreter Lock）不是Python独有的特性，它只是在实现CPython（Python解释器）时，引入的一个概念。
在官方网站中定义如下：
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.)
由定义可知，GIL是一个互斥锁（mutex）。它阻止了多个线程同时执行Python字节码，毫无疑问，这降低了执行效率。理解GIL的必要性，需要了解CPython对于线程安全的内存管理机制。
2、CPython对线程安全的内存管理机制
Python使用引用计数来进行内存管理，在Python中创建的对象都会有引用计数，来记录有多少个指针指向它。当引用计数的值为0时，就会自动释放内存
我们来看一个小例子，来解释引用计数的原理：
>>> import sys
>>> a = []
>>> b = a
>>> sys.getrefcount(a)
3
可以看到，a 的引用计数值为 3，因为有 a、b 和作为参数传递的 getrefcount 都引用了一个空列表。
如果有2个python线程同时引用a，那么2个线程都会尝试对其进行数据操作，多个线程同时对一个数据进行增加或减少的操作，如果发生这种情况，则可能导致内存泄漏
3、GIL锁的产生
由于多个线程同时对数据进行操作，会引发数据不一致，导致内存泄漏，我们可以对其进行加锁，所以Cpython就创建了GIL锁
但是既然有了锁，一个对象就需要一把锁，那么多个对象就会有多把锁，可能会给我们带来2个问题
- 1.死锁（线程之间互相争抢锁的资源）
- 2.反复获取和释放锁而导致性能降低。
为了保证单线程情况下python的正常执行和效率，GIL锁（单一锁）由此产生了，它添加了一个规则，即任何Python字节码的执行都需要获取解释器锁。这样可以防止死锁（因为只有一个锁），并且不会带来太多的性能开销。但这实际上使所有受CPU约束的Python程序（指的是CPU密集型程序）都是单线程的。
4、GIL锁的底层原理
上面这张图，就是 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中，Thread 1、2、3 轮流执行，每一个线程在开始执行时，都会锁住 GIL，以阻止别的线程执行；同样的，每一个线程执行完一段后，会释放 GIL，以允许别的线程开始利用资源。
线程释放GIL锁有两种情况：
- 一是遇到
IO操作， - 二是
Time Tick到期。IO操作很好理解
比如发出一个http请求，等待响应。那么Time Tick到期是什么呢？Time Tick规定了线程的最长执行时间，超过时间后自动释放GIL锁。Python 3 以后，间隔时间大致为15毫秒。
虽然都是释放GIL锁，但这两种情况是不一样的。比如，Thread1遇到IO操作释放GIL，由Thread2和Thread3来竞争这个GIL锁，Thread1不再参与这次竞争。如果是Thread1因为Time Tick到期释放GIL(多数是CPU密集型任务)，那么三个线程可以同时竞争这把GIL锁，可能出现Thread1在竞争中胜出，再次执行的情况。单核CPU下，这种情况不算特别糟糕。因为只有1个CPU，所以CPU的利用率是很高的。
在多核CPU下，由于GIL锁的全局特性，无法发挥多核的特性，GIL锁会使得多线程任务的效率大大降低。
Thread1在CPU1上运行，Thread2在CPU2上运行。GIL是全局的，CPU2上的Thread2需要等待CPU1上的Thread1让出GIL锁，才有可能执行。如果在多次竞争中，Thread1都胜出，Thread2没有得到GIL锁，意味着CPU2一直是闲置的，无法发挥多核的优势。
为了避免同一线程霸占CPU，在python3.2版本之后，线程会自动的调整自己的优先级，使得多线程任务执行效率更高。
既然GIL降低了多核的效率，那保留它的目的是什么呢？这就和线程执行的安全有关。
5、Python GIL不能绝对保证线程安全
def add():
global n
for i in range(10**1000):
n = n +1
def sub():
global n
for i in range(10**1000):
n = n - 1
n = 0
import threading
a = threading.Thread(target=add,)
b = threading.Thread(target=sub,)
a.start()
b.start()
a.join()
b.join()
print n
上面的程序对n做了同样数量的加法和减法，那么n理论上是0。但运行程序，打印n，发现它不是0。问题出在哪里呢，问题在于python的每行代码不是原子化的操作。比如n = n+1这步，不是一次性执行的。如果去查看python编译后的字节码执行过程，可以看到如下结果。
19 LOAD_GLOBAL 1 (n)
22 LOAD_CONST 3 (1)
25 BINARY_ADD
26 STORE_GLOBAL 1 (n)
从过程可以看出，n = n +1操作分成了四步完成。因此，n = n+1不是一个原子化操作。
- 1.加载全局变量n
- 2.加载常数1
- 3.进行二进制加法运算
- 4.将运算结果存入变量n。
根据前面的线程释放GIL锁原则，线程a执行这四步的过程中，有可能会让出GIL。如果这样，n=n+1的运算过程就被打乱了。最后的结果中，得到一个非零的n也就不足为奇。
6、总结
对于IO密集型应用，多线程的应用和多进程应用区别不大。即便有GIL存在，由于IO操作会导致GIL释放，其他线程能够获得执行权限。由于多线程的通讯成本低于多进程，因此偏向使用多线程。
对于计算密集型应用，由于CPU一直处于被占用状态，GIL锁直到规定时间才会释放，然后才会切换状态，导致多线程处于绝对的劣势，此时可以采用多进程+协程。
到此这篇关于python 深入了解GIL锁详细的文章就介绍到这了,更多相关python 深入了解GIL锁内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
参考资料：
https://realpython.com/python-gil/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97218985
