Python 面试题：GIL

谈谈 GIL 是什么？

• 全局解释器锁，是一种互斥锁

• 在 CPython 中，每一个 Python 线程执行前都需要去获得 GIL 锁，获得该锁的线程才可以执行，没有获得的只能等待，当具有 GIL 锁的线程运行完成后，其他等待的线程就会去争夺 GIL 锁，这就造成了，在 Python 中使用多线程，但同一时刻下依旧只有一个线程在运行，所以 Python 多线程其实并不是「并行」的，而是「并发」

为什么会选择 GIL 这种解决方案

• 设计者为了设计简单，规避内存管理的竞争风险。
• 易于使用，能快速上手。
• CPython 大量使用 C 语言库，大部分 C 语言库都不是原生线程安全的。为了防止不一致的修改的发生， c 语言写的扩展需要线程安全的内存管理机制。

GIL 是如何工作的

• CPython 解释器会去轮询检查线程 GIL 的锁住情况，python 3 是 15ms 一个检查周期。

有了 GIL 我们还需要考虑线程安全么？

• 需要。GIL 是为了保证 CPython 执行单条字节码时的原子性。每个 python 语句可能对应多个字节码，在抢占 CPU 的机制下是不能保证程序的数据结构不被破坏的，所以作为程序员我们还是需要使用 lock 机制来保证线程安全。

如何在使用 Python 的情况下，绕过 GIL

• 使用 JPython 等别的实现
• 把关键性代码，放到别的语言中实现。

在我们处理 cpu 密集任务（文中第一个例子）时，为什么有时候使用多线程会比单线程还要慢些？

• 由于 GIL 采用轮流运行流程的机制，GIL 需要在线程之间不断轮流进行切换，线程如果较多或运行时间较长，切换带来的性能损失可能会超过单线程。

使用 GIL 的情况下多线程有意义么

• 有意义，多个线程可以交替的使用 CPU，具体到同一个时刻，仍然只有一个线程在运行。

线程互斥锁和 GIL 的区别

• GIL 和线程互斥锁的粒度是不同的，GIL 是 Python 解释器级别的互斥，保证的是解释器级别共享资源的一致性，而线程互斥锁则是代码级（或用户级）的互斥，保证的是 Python 程序级别共享数据的一致性。