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python的使用者都知道Cpython解釋器有一個弊端，真正執行時同一時間只會有一個線程執行，這是由于設計者當初設計的一個缺陷，里面有個叫GIL鎖的，但他到底是什么？我們只知道因為他導致python使用多線程執行時，其實一直是單線程，但是原理卻不知道，那么接下來我們就認識一下GIL鎖

1、什么是GIL鎖

GIL（Global Interpreter Lock）不是Python獨有的特性，它只是在實現CPython（Python解釋器）時，引入的一個概念。

在官方網站中定義如下：

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.)

由定義可知，GIL是一個互斥鎖（mutex）。它阻止了多個線程同時執行Python字節碼，毫無疑問，這降低了執行效率。理解GIL的必要性，需要了解CPython對于線程安全的內存管理機制。

2、CPython對線程安全的內存管理機制

Python使用引用計數來進行內存管理，在Python中創建的對象都會有引用計數，來記錄有多少個指針指向它。當引用計數的值為0時，就會自動釋放內存

我們來看一個小例子，來解釋引用計數的原理：

				?

									>>> import sys

									>>> a = []

									>>> b = a

									>>> sys.getrefcount(a)

									3

可以看到，a 的引用計數值為 3，因為有 a、b 和作為參數傳遞的 getrefcount 都引用了一個空列表。
如果有2個python線程同時引用a，那么2個線程都會嘗試對其進行數據操作，多個線程同時對一個數據進行增加或減少的操作，如果發生這種情況，則可能導致內存泄漏

3、GIL鎖的產生

由于多個線程同時對數據進行操作，會引發數據不一致，導致內存泄漏，我們可以對其進行加鎖，所以Cpython就創建了GIL鎖

但是既然有了鎖，一個對象就需要一把鎖，那么多個對象就會有多把鎖，可能會給我們帶來2個問題

1.死鎖（線程之間互相爭搶鎖的資源）
2.反復獲取和釋放鎖而導致性能降低。

為了保證單線程情況下python的正常執行和效率，GIL鎖（單一鎖）由此產生了，它添加了一個規則，即任何Python字節碼的執行都需要獲取解釋器鎖。這樣可以防止死鎖（因為只有一個鎖），并且不會帶來太多的性能開銷。但這實際上使所有受CPU約束的Python程序（指的是CPU密集型程序）都是單線程的。

4、GIL鎖的底層原理

python 深入了解GIL鎖詳細

上面這張圖，就是 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中，Thread 1、2、3 輪流執行，每一個線程在開始執行時，都會鎖住 GIL，以阻止別的線程執行；同樣的，每一個線程執行完一段后，會釋放 GIL，以允許別的線程開始利用資源。

線程釋放GIL鎖有兩種情況：

一是遇到IO操作，
二是Time Tick到期。IO操作很好理解

比如發出一個http請求，等待響應。那么Time Tick到期是什么呢？Time Tick規定了線程的最長執行時間，超過時間后自動釋放GIL鎖。Python 3 以后，間隔時間大致為15毫秒。

雖然都是釋放GIL鎖，但這兩種情況是不一樣的。比如，Thread1遇到IO操作釋放GIL，由Thread2和Thread3來競爭這個GIL鎖，Thread1不再參與這次競爭。如果是Thread1因為Time Tick到期釋放GIL(多數是CPU密集型任務)，那么三個線程可以同時競爭這把GIL鎖，可能出現Thread1在競爭中勝出，再次執行的情況。單核CPU下，這種情況不算特別糟糕。因為只有1個CPU，所以CPU的利用率是很高的。

在多核CPU下，由于GIL鎖的全局特性，無法發揮多核的特性，GIL鎖會使得多線程任務的效率大大降低。

python 深入了解GIL鎖詳細

Thread1在CPU1上運行，Thread2在CPU2上運行。GIL是全局的，CPU2上的Thread2需要等待CPU1上的Thread1讓出GIL鎖，才有可能執行。如果在多次競爭中，Thread1都勝出，Thread2沒有得到GIL鎖，意味著CPU2一直是閑置的，無法發揮多核的優勢。

為了避免同一線程霸占CPU，在python3.2版本之后，線程會自動的調整自己的優先級，使得多線程任務執行效率更高。
既然GIL降低了多核的效率，那保留它的目的是什么呢？這就和線程執行的安全有關。

5、Python GIL不能絕對保證線程安全

				?

									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

上面的程序對n做了同樣數量的加法和減法，那么n理論上是0。但運行程序，打印n，發現它不是0。問題出在哪里呢，問題在于python的每行代碼不是原子化的操作。比如n = n+1這步，不是一次性執行的。如果去查看python編譯后的字節碼執行過程，可以看到如下結果。

				?

									19 LOAD_GLOBAL              1 (n)

									22 LOAD_CONST               3 (1)

									25 BINARY_ADD          

									26 STORE_GLOBAL             1 (n)