一、前言

我的机器有4核，代表着同一时间，可以干4个任务。如果单核cpu的话，我启动10个线程，我看上去也是并发的，因为是执行了上下文的切换，让我看上去是并发的。但是单核永远肯定时串行的，它肯定是串行的，cpu真正执行的时候，因为一会执行1，一会执行2.。。。。正常的线程就是这个样子的。

但是，在python中，无论你有多少核，永远都是假象。无论你是4核，8核，还是16核.......不好意思，同一时间执行的线程只有一个(线程)，它就是这个样子的。这个是python的一个开发时候，设计的一个缺陷，所以说python中的线程是假线程。

二、全局解释器锁(GIL)

2.1、英文解释

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

上面的核心意思就是：

无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行。

2.2、GIL存在的意义？

因为python的线程是调用操作系统的原生线程，这个原生线程就是C语言写的原生线程。因为python是用C写的，启动的时候就是调用的C语言的接口。因为启动的C语言的远程线程，那它要调这个线程去执行任务就必须知道上下文，所以python要去调C语言的接口的线程，必须要把这个上限问关系传给python，那就变成了一个我在加减的时候要让程序串行才能一次计算。就是先让线程1，再让线程2.......

每个线程在执行的过程中，python解释器是控制不了的，因为是调的C语言的接口，超出了python的控制范围，python的控制范围是只在python解释器这一层，所以python控制不了C接口，它只能等结果。所以它不能控制让哪个线程先执行，因为是一块调用的，只要一执行，就是等结果，这个时候4个线程独自执行，所以结果就不一定正确了。有了GIL，就可以在同一时间只有一个线程能够工作。虽然这4个线程都启动了，但是同一时间我只能让一个线程拿到这个数据。其他的几个都干等。python启动的4个线程确确实实落到了这4个cpu上，但是为了避免出错。这也是Cpython的一个缺陷，其他语言没有，仅仅只是Cpython有。

2.3、GIL锁关系图

GIL(全局解释器锁)是加在python解释器里面的，效果如图：

为什么GIL锁要加在python解释器这一层，而却不加在其他地方？

因为你python调用的所有线程都是原生线程。原生线程是通过C语言提供原生接口，相当于C语言的一个函数。你一调它，你就控制不了了它了，就必须等它给你返回结果。只要已通过python虚拟机，再往下就不受python控制了，就是C语言自己控制了。你加在python虚拟机以下，你是加不上去的。同一时间，只有一个线程穿过这个锁去真正执行。其他的线程，只能在python虚拟机这边等待。

三、总结

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。

这篇文章透彻的剖析了GIL对python多线程的影响，强烈推荐看一下：