简单解释

全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是 CPython 解释器内部的一个同步原语，它用于在同一时间只允许一个线程执行 Python 字节码。

GIL 的工作原理如下：

1. 在 CPython 中，每个线程都需要获得 GIL 才能执行 Python 字节码。
2. 当一个线程获得 GIL 后，其他线程就不能执行 Python 字节码，只能等待 GIL 被释放。
3. 在 I/O 操作、调用 C 扩展或者达到一定的字节码执行次数后，线程会自动释放 GIL，允许其他线程执行。

尽管 GIL 限制了多线程并行性，但对于 I/O 密集型任务，它不会带来太大影响。在这种情况下，线程经常在等待 I/O 操作完成，而不是竞争 CPU 资源，因此 GIL 对性能的影响较小。

然而，对于计算密集型任务，GIL 可能会导致性能瓶颈。例如，假设有两个线程，每个线程都在执行密集型计算任务。由于 GIL 的存在，这两个线程不能同时在多核处理器上运行，而是必须串行执行。这种情况下，Python 多线程性能可能不如单线程。

为了绕过 GIL，可以采用以下方法：

1. 使用多进程，而非多线程。每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间，因此 GIL 不会影响多进程之间的并行性。
2. 使用其他 Python 实现，如PyPy 或Jython，它们没有 GIL 限制。
3. 使用 C 或 C++ 扩展，将计算密集型任务放在 C/C++ 代码中执行，从而避免 GIL。

GIL的历史原因

GIL 存在的主要原因是为了确保 CPython 解释器在多线程环境下的内存管理和对象操作的线程安全。GIL 的历史可以追溯到 1990 年代初期，Python 的创始人 Guido van Rossum 在设计 Python 时，引入了 GIL 作为一个简单有效的解决方案。

CPython 使用引用计数来管理对象的内存。当一个对象的引用计数变为 0 时，对象所占用的内存将被释放。在多线程环境下，如果没有 GIL，多个线程可能同时对同一个对象的引用计数进行操作，导致竞争条件和内存泄漏等问题。

为了解决这个问题，可以引入一些复杂的同步机制，如每个对象都有自己的锁。然而，这样的设计会导致大量的锁竞争和死锁等问题，以及增加实现的复杂性。相比之下，GIL 是一个简单有效的解决方案，只需要保证在同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，就可以避免这些问题。

然而，GIL 的引入导致了一个明显的副作用，即限制了 Python 多线程程序在多核处理器上的并行性。随着多核处理器的普及，这个问题愈发突出。尽管如此，GIL 仍然存在于 CPython 中，这是因为移除 GIL 并替换为其他线程安全机制需要对整个 CPython 解释器进行重大改动，这可能导致许多现有的 Python 应用程序和 C 扩展无法正常工作。

为了避免 GIL 带来的性能限制，开发者可以选择其他没有 GIL 限制的 Python 实现（如 Jython、PyPy 等），或者使用多进程、C/C++ 扩展等方法。

看点源码

在 CPython 源码中，GIL 是通过 PyThread_type_lock 数据结构实现的。具体的实现可能因 CPython 版本和平台而异。以下是在 CPython 3.9 源码中，GIL 的关键部分。

1. 在 Python/pystate.h 文件中，可以找到 GIL 的声明：

PyAPI_DATA(PyThread_type_lock) _PyRuntimeState.ceval_gil;

1. 在 Python/ceval_gil.h 文件中，定义了用于获取和释放 GIL 的宏：

/* Lock and unlock the global interpreter lock (GIL) */

#define _PyEval_AcquireThread(tstate) \
    do { PyThread_acquire_lock(_PyRuntime.ceval_gil, WAIT_LOCK); } while (0)

#define _PyEval_ReleaseThread(tstate) \
    do { PyThread_release_lock(_PyRuntime.ceval_gil); } while (0)

#define _PyEval_AcquireInterpreter(interp) \
    do { PyThread_acquire_lock((interp)->ceval_gil, WAIT_LOCK); } while (0)

#define _PyEval_ReleaseInterpreter(interp) \
    do { PyThread_release_lock((interp)->ceval_gil); } while (0)

1. 在 Python/ceval.c 文件中，可以找到 GIL 的初始化和释放操作：

void
_PyEval_FiniThreads(void)
{
    /* Destroy the GIL */
    PyThread_free_lock(_PyRuntime.ceval_gil);
}

int
_PyEval_InitThreads(PyThreadState *tstate)
{
    if (!_PyRuntime.ceval_gil) {
        _PyRuntime.ceval_gil = PyThread_allocate_lock();
        PyThread_acquire_lock(_PyRuntime.ceval_gil, WAIT_LOCK);
    }
    return 0;
}

在 Python 字节码的执行过程中，_PyEval_AcquireThread 和 _PyEval_ReleaseThread 宏用于获取和释放 GIL。在实际使用中，还有一些其他函数和宏用于管理 GIL，例如在调用 C 扩展时，可以使用 Py_BEGIN_ALLOW_THREADS 和 Py_END_ALLOW_THREADS 宏临时释放 GIL。