全局解釋器鎖或GIL是一個(gè)互斥鎖，它阻止多個(gè)本機(jī)線程同時(shí)執(zhí)行Python字節(jié)碼。這個(gè)鎖是必需的，主要是因?yàn)镃Python的內(nèi)存管理不是線程安全的。（然而，由于GIL的存在，其他的特性已經(jīng)發(fā)展到依賴于它所執(zhí)行的保證。）

在CPython的環(huán)境下，即使在多核的情況下，同一個(gè)進(jìn)程啟動(dòng)多個(gè)線程，只能執(zhí)行一個(gè)線程。 無(wú)法利用多核的一個(gè)優(yōu)勢(shì) 。

GIL的優(yōu)點(diǎn)：

保證Cpython解釋器內(nèi)存管理的線程安全

GIL的缺點(diǎn)：

同一進(jìn)程內(nèi)所有的線程同一時(shí)刻只能有一個(gè)執(zhí)行。
也就是說(shuō)Cpython解釋器的多線程無(wú)法實(shí)現(xiàn)并行。

為什么需要GIL ：

python中一切都是對(duì)象，Cpython中對(duì)象的回收，是通過(guò)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)來(lái)判斷，當(dāng)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)為0時(shí)，就會(huì)進(jìn)行垃圾回收，自動(dòng)釋放內(nèi)存。

但是如果多線程的情況，引用計(jì)數(shù)就變成了一個(gè)共享的變量 Cpython是當(dāng)下最流行的Python的解釋器，使用引用計(jì)數(shù)來(lái)管理內(nèi)存，在Python中，一切都是對(duì)象，引用計(jì)數(shù)就是指向?qū)ο蟮闹羔様?shù)，當(dāng)這個(gè)數(shù)字變成0，則會(huì)進(jìn)行垃圾回收，自動(dòng)釋放內(nèi)存。但是問(wèn)題是Cpython是線程不安全的。

考慮下如果有兩個(gè)線程A和B同時(shí)引用一個(gè)對(duì)象obj，這個(gè)時(shí)候obj的引用計(jì)數(shù)為2；A打算撤銷對(duì)obj的引用，完成第一步時(shí)引用計(jì)數(shù)減去1時(shí)，這時(shí)發(fā)生了線程切換，A掛起等待，還沒(méi)執(zhí)行銷毀對(duì)象操作。

B進(jìn)入運(yùn)行狀態(tài)，這個(gè)時(shí)候B也對(duì)obj撤銷引用，并完成引用計(jì)數(shù)減1，銷毀對(duì)象，這個(gè)時(shí)候obj的引用數(shù)為0，釋放內(nèi)存。如果此時(shí)A重新喚醒，要繼續(xù)銷毀對(duì)象，可是這個(gè)時(shí)候已經(jīng)沒(méi)有對(duì)象了。所以為了保證不出現(xiàn)數(shù)據(jù)污染，才引入GIL。

CPU密集型：在高CPU利用率的代碼中，此時(shí)這種同一時(shí)刻只能有一個(gè)線程訪問(wèn)CPU機(jī)制會(huì)響應(yīng)效率，如高計(jì)算類的代碼中。如真遇到這種情況，可以用多進(jìn)程，不用多線程處理

IO密集型：處理文件、處理web請(qǐng)求、爬取網(wǎng)頁(yè)、設(shè)備文件、讀寫(xiě)數(shù)據(jù)、send、recv，我們遇到的基本都是IO的，很少遇到計(jì)算類的東西