GIL (Global Interpreter Lock) 全局解释器锁

通常，Python 采用 PIL 解释器锁将应用程序进程，锁定于一物理线程基础之上。

即使是多线程 CPU，一个应用程序进程同时最多也只能使用一个物理线程。

软件层面可以实现多线程，但 Python 仍基于一物理线程。

要真正实现利用多物理线程，软件层面可以使用多进程替换多线程。

GIL 全局解释器锁

Python 解释器的实现有很多，譬如 C 实现的 CPython、Java 实现的 Jython、Python 实现的 PyPy；其中使用最广泛的是 CPython。

由于采用 C 实现 Python 解释器需要处理复杂线程安全和并发环境内存管理，为降低解释器实现的复杂性，CPython 引入了 GIL (Global Interpreter Lock)。

当使用多线程时，CPython 解释器会创建 GIL，每个线程在执行前会先获取 GIL，阻止其它线程的执行。

在下列情况中，正在运行的 Python 线程会释放自己的 GIL：

抢占机制

CPU 竟争机制：Unix 系统使用时间片算法，微软 Windows 系统使用抢占式算法。

CPython 解释器会定期检查 GIL 占用时间，若超过了某个阈值，会强制线程释放 GIL。

可以采用 sys.setswitchinterval() 设置时间间隔，采用 sys.getswitchinterval() 查看最小时间间隔。

主动释放

CPython 线程等待 I/O 时，会主动释放 GIL。

GIL 是为方便 CPython 解释器的实现而产生的，保证字节码在执行过程中不会被打断，但并不能保证 Python 程序是线程安全的。譬如：

>>> def add_one(n):
    n += 1
 
>>> import dis
 
>>> dis.dis(add_one)
  2           0 LOAD_FAST                0 (n)
              2 LOAD_CONST               1 (1)
              4 INPLACE_ADD
              6 STORE_FAST               0 (n)
              8 LOAD_CONST               0 (None)
             10 RETURN_VALUE
>>>

以上范例中的 2 是行号。

函数 add_one 中的 += 从代码层面来看是一条语句，但是采用 dis 翻译成字节码后，会被分成 INPLACE_ADD 和 STORE_FAST 两条语句。

由于抢占机制的存在，在执行完 INPLACE_ADD 之后解释器可能会执行别的线程，此时若别的线程内也修改了 n 的值，就会出现并发安全性问题。

竟争机制

Unix 系统使用时间片算法，微软 Windows 系统使用抢占式算法，调用物理 CPU 线程。

当一 _thread 在使用某个物理线程，而另一 _thread 也想使用此物理线程，就会形成竟争机制。

若产生的物理线程竟争机制时间较长 (3 秒以上) 且当前物理线程资源被耗尽，就可能导致应用程序异常、卡死，甚至崩溃。

长期占用

不推荐以同步阻塞 (或 3 秒以下短时间 time.sleep() 休眠) 方式，实现自循环 _thread；因为很容易导致其它 _thread，与其产生物理线程竟争机制。

另请参阅：

Python 如向处理 CPU线程竟争机制

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