今天小编给大家分享一下Python中GIL全局解释锁如何实现的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
1.为什么有GIL
设计者为了规避类似于内存管理这样的复杂的竞争风险问题(race condition)
因为 CPython 大量使用 C 语言库,但大部分C语言库都不是原生线程安全的(线程安全会降低性能和增加复杂度)
2.GIL 是如何工作的
多个线程执行时,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
CPython 中还有另一个机制,叫做 check_interval, CPython 解释器会去轮询检查线程 GIL 的锁住情况.每隔一段时间,Python 解释器就会强制当前线程去释放 GIL,这样别的线程才能有执行的机会
for (;;) {
if (--ticker < 0) {
ticker = check_interval;
/* Give another thread a chance */
PyThread_release_lock(interpreter_lock);
/* Other threads may run now */
PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
}
bytecode = *next_instr++;
switch (bytecode) {
/* execute the next instruction ... */
}
}3.python的线程安全
有了GIL,任然在编程时需要考虑线程安全
4.如何如何绕过 GIL？
绕过 CPython,使用 JPython(Java 实现的Python解释器)等别的实现
把关键性能代码,放到别的语言(一般是 C++)中实现
5.在处理cpu密集型任务时,为什么有时候使用多线程会比单线程还要慢些？
GIL采用轮流运行线程的机制,GIL需要在线程之间不断轮流进行切换,线程如果多或者运行时间较长,切换带来的性能损失可能超过单线程
6 .你觉得 GIL 是一个好的设计吗？
事实上,在 Python 3 之后,确实有很多关于 GIL 改进甚至是取消的讨论,你的看法是什么呢?你在平常工作中有被 GIL 困扰过的场景吗？
GIL任然是一个好的设计虽然损失了性能,但在保证资源不会冲突和预防死锁方面有一定作用