Python GIL 锁 - Python零基础入门教程

一.并行和并发
二.GIL 锁
- 案例一：单核多线程
- 案例二：单核多线程
- 案例三：双核多线程
三.如何解决 GIL 锁问题
四.猜你喜欢

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Python 中除了线程互斥锁 Lock 还有 GIL 锁，GIL 锁全称：Global Interpreter Lock，任何 Python 线程 threading 执行前，必须先获得 GIL 锁才能执行，当线程获取到 GIL 锁之后，每执行 100 条字节码，解释器就自动释放 GIL 锁，让别的线程有机会执行。

GIL 全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在 Python 中只能交替执行，即使 100 个线程跑在 100 核 CPU 上，也只能用到 1 个核 – 不能有效的利用计算机资源，效率低下，并非真正意义上的多线程；而真正的多线程执行时，如果有 100 个线程跑在 100 核 CPU 上，那么就能用到 100 个核 – 充分利用计算机资源，高效率（ C 语言 / Java 等等都是如此….）。

一.并行和并发

在 Python 线程 threading 与进程 Process 区别 的文章中有介绍关于并行和并发的简单讲解，在讲解 GIL 之前，有必要在补充一下关于并行和并发的知识；

并行：多个 CPU 同时执行多个任务，就好像有两个程序，这两个程序是真的在两个不同的 CPU 内同时被执行。

举个栗子：老王想打麻将，一缺三，分别同时给张三 / 李四 / 王五三位基友打电话，半个小时内集合打麻将，张三李四王五接到电话后，立即出发赶往老王家，张三李四王五的行为就属于并行；累计耗时：0.5 小时；

并发：CPU 交替处理多个任务，还是有两个程序，但是只有一个 CPU，会交替处理这两个程序，而不是同时执行，只不过因为 CPU 执行的速度过快，而会使得人们感到是在“同时”执行，执行的先后取决于各个程序对于时间片资源的争夺。大家可以参考下图的实物图就行理解：

举个栗子：老王想打麻将，一缺三，先给张三打电话，半小时内来我家集合打麻将，张三接到电话后立即赶往老王家；张三到了之后老王立即给李四打电话，半小时内来我家集合打麻将，李四接到电话后立即赶往老王家；李四到了之后老王立即给王五打电话，半小时内来我家集合打麻将，王五接到电话后立即赶往老王家；张三李四王五的行为就属于并发；累计耗时：1.5 小时；

并行和并发同属于多任务，目的是要提高 CPU 的使用效率。这里需要注意的是，一个 CPU 永远不可能实现并行，即一个 CPU 不能同时运行多个程序，但是可以在随机分配的时间片内交替执行（并发），就好像一个人不能同时看两本书，但是却能够先看第一本书半分钟，再看第二本书半分钟，这样来回切换。

二.GIL 锁

GIL – 也称锁全局解释器锁（global interpreter lock），每个线程在执行时候都需要先获取 GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，即同一时刻只有一个线程使用 CPU ，也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。

案例一：单核多线程

案例二：单核多线程

案例三：双核多线程

由上所述：由于 GIL 锁的存在，多线程并不会充分调用两个 CPU ，而是会像在一个 CPU 上充分运转，而多进程则是会完全调用两个 CPU ，同时执行；

很多小伙伴可能会疑惑: Python 线程存在 GIL 锁问题，难道进程 Process 就不存在这个问题嘛？你需要明白：线程共享资源，进程会复制一份资源，进程与进程之间互不影响！

三.如何解决 GIL 锁问题

1.使用多进程完成多线程的任务
2.在使用多线程可以使用 c 语言去实现

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