Python是一种受欢迎的编程工具，使用起来挺方便，不过在进行多线程操作时，它表现出了不足。这其中的主要原因是GIL，也就是全局解释器锁。那么，GIL是如何限制Python多线程的并发能力的？让我们一起探讨这个问题。
GIL是什么
CPython作为Python的官方解释器，其内部并不支持线程安全。为了克服这一缺陷，引入了全局解释器锁，也就是GIL。GIL确保在任何时刻，只有一个线程能够执行Python的字节码。2000年，Python 1.5版本中首次加入了GIL，初衷是为了简化内存管理，并且这一做法一直沿用至今。因此，标准的Python版本无法实现真正的多线程并发。
简言之，Python程序在同一时间只能使用一个CPU核心。即便是在多核服务器上执行多线程的Python程序，本以为能借助多核提升速度，但实际表现并不理想。这主要是因为GIL的存在。就好比多条宽阔的高速公路，却只允许一辆车通行，导致核心计算能力未能得到充分利用。
GIL存在的原因
CPython的内存管理存在线程安全问题，因此GIL变得尤为关键。若一个线程在改变对象的引用计数时，另一线程恰好访问该对象，便可能导致引用计数出现偏差，进而引发内存泄漏或程序崩溃。GIL的作用在于保证同一时间只有一个线程能够操作Python对象。有实验在2015年进行过，结果显示移除GIL后，程序频繁出现崩溃现象。
自从GIL问世以来，Python众多特性都依赖于它所提供的保障。不少第三方库和模块在开发过程中，都预设了同一时间仅有一个线程运行Python字节码。若GIL被移除，这可能会对大量现有代码造成影响，可谓是牵一发而动全身。
GIL带来的问题
以下以GIL问题为例进行说明。存在一个名为count_down的计数函数，该函数用于模拟计算过程。在常规使用中，我们连续调用count_down两次。测试是在一台普通的台式机上进行的，并记录了总耗时。通常情况下，两次调用所需的时间大约是单次调用时间的两倍。然而，在多核处理器上，总耗时并未因多核优势而显著降低。
老板希望提升程序的执行效率。我们自然而然地考虑采用线程技术，让两个函数的调用能够同时进行。按理说，并行执行两次与单次执行所耗费的时间应当相差无几。然而，在2020年的测试中，我们发现采用多线程执行count_down函数并未实现预期的加速效果。两次并行执行与两次顺序执行在时间上几乎没有差异，提速效果并不显著。
是GIL导致的吗
实验表明，多线程并未提升速度，其根本原因在于GIL的存在。尽管我们创建了多个线程，但GIL规定同一时间只能有一个线程执行Python字节码。即便电脑是多核处理器，单个核心也无法同时处理多个线程的Python代码。以四核CPU为例，运行多线程Python程序时，看似四个线程并行，但实际上GIL如同指挥者，仅允许一个线程进行操作。
多个线程为了获得全局解释器锁，频繁地转换执行环境，这个过程是有成本的。随着线程数量上升，转换所需的时间和资源也随之增多，这甚至可能导致程序性能下降。在多核服务器上运行的多线程Python爬虫程序，当线程数量增加时，网页抓取的速度却出现了减慢。
如何解决这个问题
我们可以选择别的Python解析器，比如Jython和IronPython。Jython依托Java虚拟机，IronPython则基于.NET架构，它们都不受全局解释器锁（GIL）的限制。用Jython来执行原本的多线程Python程序，可以实现真正的多线程并行执行。然而，这样做也有不足之处，因为许多Python的第三方库都是针对CPython开发的，在其他的解析器上可能无法正常运行。
代码可以进行改进，以缩短GIL的占用时长。当遇到耗时较长的I/O操作时，线程会主动放弃GIL，允许其他线程运行。在网络爬虫编写过程中，从网络抓取数据属于I/O操作，数据抓取完毕后，再进行本地处理。因此，在等待数据返回期间，可以允许其他线程执行Python代码。
尝试使用multiprocessing模块
Python的multiprocessing模块能通过多个进程来替代多线程，每个进程都配备独立的Python解释器和GIL。这样，在多核处理器上，它们可以并行运行。在多核电脑上运行多进程程序时，每个进程都能独占一个CPU核心。2018年，在一个数据处理项目中，我们用多进程替换了多线程，结果处理速度显著提升。
不过，多进程也存在一些问题。首先，创建进程的成本较高。其次，进程间的通信相对复杂。为了创建进程，系统需要分配新的资源。而且，进程间数据共享并不便捷。以图像处理程序为例，进程间传递图像数据时，需要进行繁琐的序列化和反序列化操作。
各位读者，你们在进行多线程或多进程操作时，是否遇到过难题？欢迎在评论区分享你们的经历，同时别忘了点赞和转发这篇文章。
