python_全局锁GIL(提炼)

加工： https://www.cnblogs.com/jokerbj/p/7460260.html

 

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL

结论：在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势
     其他解释器，不是这样的

 

如果多个线程的target=work，那么执行流程是

多个线程先访问到解释器的代码，即拿到执行权限，然后将target的代码交给解释器的代码去执行

解释器的代码是所有线程共享的，所以垃圾回收线程也可能访问到解释器的代码而去执行，这就导致了一个问题:对于同一个数据100，可能线程1执行x=100的同时，而垃圾回收执行的是回收100的操作，解决这种问题没有什么高明的方法，就是加锁处理，如下图的GIL，保证python解释器同一时间只能执行一个任务的代码

 

 

 

#1. cpu到底是用来做计算的，还是用来做I/O的？

#2. 多cpu，意味着可以有多个核并行完成计算，所以多核提升的是计算性能

#3. 每个cpu一旦遇到I/O阻塞，仍然需要等待，所以多核对I/O操作没什么用处