“Python 不是多线程吗？那为什么 CPU 利用率永恒惟有 100%？”开yun体育网

你可能听过这句话：“GIL 截止了 Python 的并行才调。”但你是否着实融会过：GIL 到底是什么？为什么会存在？它究竟影响了什么，又若何绕过它？

今天，咱们就从底层旨趣开拔，澈底搞懂这个须生常谭但极其错误的问题。

一、什么是 GIL？

GIL，全称 Global Interpreter Lock（全局讲明注解器锁），是 CPython 讲明注解器的一个核情绪制。

简便来说，它的作用是：

保证在职意技能，惟有一个线程在践诺 Python 字节码。

也便是说，即使你开了 10 个线程，也惟有一个线程在“拿到 GIL”后践诺，其他线程王人在恭候。

📌错误点：

GIL 是 讲明注解器级别的锁；它保护了讲明注解器里面数据结构（如对象援用计数）；并不是 Python 说话的特点，而是 CPython 的罢了细节。

二、为什么 Python 要预备 GIL？

GIL 的出身，更多是出于工程折衷的效能：

🧩 1. Python 的内存照应是基于援用计数的

每个对象王人有一个援用计数器，用来判断何时开释内存。淌若多个线程同期操作归拢个对象的援用计数，就会出现竞争条款（race condition）。

在莫得 GIL 的情况下，你需要：

给悉数对象的援用计数加锁；每个读写操作王人要加解锁；合座性能会急剧下落。

是以 GIL 的预备是——与其在每个对象上加锁，不如全局加一个锁。简便、表露、容易罢了。

三、GIL 究竟影响了什么？

好多东说念主合计 GIL 会让 Python 的多线程澈底失效，其实不十足正确。

举例：

📊 效能：

CPU 密集型：两个线程险些没比单线程快；IO 密集型：不错并发践诺（总耗时约为 2s）。

👉论断：

Python 的“多线程”更符合 IO 场景；想让 CPU 并利用命，需要使用多程度或 C 彭胀。

四、Python 是若何照应 GIL 的？

在 CPython 源码层面，讲明注解器会：

每践诺一定数目的字节码提醒；大略线程主动恭候 IO；就会开释 GIL，让其他线程有契机践诺。

这便是所谓的 “时辰片轮转” 时势。但这意味着线程切换仍然由讲明注解器戒指，而非操作系统的 CPU 更正。

你不错融会为：

GIL 是一把“讲明注解器层的门禁卡”，每个线程必须顺序刷卡进场，践诺完一段时辰再出来。

五、若何绕过 GIL 截止？

1. 使用多程度（multiprocessing）

每个程度王人有我方的 GIL，能着实并行：

多程度可充分利用多核 CPU，但代价是内存和程度通讯的支出。

2. 用 C 彭胀或 NumPy

C 彭胀在践诺底层代码时不错主动开释 GIL，罢了着实的并行。

这亦然为什么 NumPy、Pandas 能在底层高效利用多核：

它们的中枢逻辑用 C/C++ 罢了；运算时平直跳过 Python 层；由 C 代码在多核环境中并行践诺。

3. 使用其他讲明注解器

PyPy：JIT 加快，但仍保留 GIL。Jython / IronPython：基于 JVM / .NET，无 GIL，可多线程并行。nogil Python（Sam Gross 提案）：实验性分支，尝试移除 GIL，但代价浩繁。

⚠️ 试验情况是：澈底移除 GIL 并非不能能，但会让单线程性能权臣下落。Python 社区一直在寻找更均衡的治理决策。

六、GIL 其实没你想的那么“坏”

好多工程师一听到 GIL 就想“优化、绕过、干掉它”。但从 Python 的预备玄学来看，GIL 是一种表露优先的折中决策。

它让 Python 的内存照应简便且安全；它让彭胀诞生者无须顾忌线程安全；对浩繁 Web/IO 场景来说，GIL 并非瓶颈。

是以，无须妖怪化 GIL。融会它的限制，给与合适的并发模子（多程度、协程、C 彭胀），就能写出既高效又表露的 Python 关节。

七、小结：学会与 GIL 共存，而不是造反

“GIL 不能怕，可怕的是不了解它。”

着实融会 GIL 的东说念主，会知说念：

何时线程灵验；何时程度更合适；何时该交给底层库处理。

换句话说，融会 GIL，才算着实掌持 Python 的并发模子。

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