深入理解Python中的GIL（全局解释器锁）

翻滚的胖子
2023-05-25 13:32:45
后端技术
Python

在Python中，GIL是一个非常重要的概念，尤其是在多线程编程中。本文将深入探讨Python中的GIL的概念、作用以及相关细节，为编程小白讲解多线程编程中需要注意的问题。

什么是GIL？

GIL指的是全局解释器锁（Global Interpreter Lock）。它是Python解释器内部的一种机制，用于保证同一时刻只有一个线程可以执行Python代码。

在Python中，一条线程对于CPU来说，是一个执行单元。当多个线程同时执行Python代码时，因为同一时刻只有一个线程可以获得GIL，所以在任意时刻只有一个线程执行Python代码。这意味着，多线程程序中的多个线程并不是真正的并行执行，而是交替执行。

GIL的作用

GIL的主要作用是保证Python解释器内的内存管理是线程安全的。在Python中，内存管理使用的是引用计数机制。引用计数机制非常简单，即为每个对象维护一个引用计数器，当一个对象被引用时，引用计数器加1，当对象不再被引用时，引用计数器减1。当引用计数器为0时，对象被垃圾回收器回收。

在多线程程序中，由于多个线程可以同时访问同一个对象，如果没有GIL的保护，就可能导致两个线程同时对同一个对象进行引用计数操作，从而引发线程安全问题。因此，为了保证线程安全，Python解释器引入了GIL机制。

GIL的细节

在Python中，GIL是由一个互斥锁来实现的。当一个线程获得GIL时，它就会锁住其他线程，直到它释放GIL为止。在Python 3.2之前，GIL是在每个操作之后自动释放的，这意味着一个线程可以在执行完一条语句后，将GIL转移到另一个线程。但是在Python 3.2之后，GIL的释放机制发生了变化，线程必须在执行完一定数量的字节码后，才能释放GIL。

由于GIL的存在，Python中的多线程并不能真正地实现并行。但是，Python中的多线程依然有其优点，比如可以在I/O密集型任务中提高程序的性能。在CPU密集型任务中，如果需要真正地实现并行，建议使用多进程。

示例代码

import threading

n = 0

def count():
    global n
    for i in range(1000000):
        n += 1

threads = []

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=count)
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(n)

上述代码演示了多个线程同时修改同一个全局变量n的值。由于GIL的存在，最终输出的结果可能并不是10000000，而是少于这个数值的一个值。但是如果将上述代码中的多线程改为多进程，GIL就不再是一个问题。