一 介绍
官方定义：
在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势
GIL 的功能是：在 CPython 解释器中执行的每一个 Python 线程，都会先锁住自己，以阻止别的线程执行。
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。
Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。
像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。
所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL
二 GIL介绍
GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。
假设有两个 Python 线程同时引用变量 a，那么双方就都会尝试操作该数据，很有可能造成引用计数的条件竞争，导致引用计数只增加 1（实际应增加 2）
这造成的后果是，当第一个线程结束时，会把引用计数减少 1，此时可能已经达到释放内存的条件（引用计数为 0，垃圾回收机制），当第 2 个线程再次视图访问 a 时，就无法找到有效的内存了。
所以，CPython 引进 GIL全局锁，可以最大程度上规避类似内存管理这样复杂的竞争风险问题。
首先确定一点：每次执行python程序，都会产生一个独立的进程。例如python test.py，python aaa.py，python bbb.py会产生3个不同的python进程
'''
#验证python test.py只会产生一个进程
#test.py内容
import os,time
print(os.getpid())
time.sleep(1000)
'''
python3 test.py
#在windows下查看进程
tasklist |findstr python
在一个python的进程内，不仅有test.py的主线程或者由该主线程开启的其他线程，还有解释器开启的垃圾回收等解释器级别的线程，总之，所有线程都运行在这一个进程内，毫无疑问
1 所有数据都是共享的，这其中，代码作为一种数据也是被所有线程共享的（test.py的所有代码以及Cpython解释器的所有代码）
2 所有线程的任务，都需要将任务的代码当做参数传给解释器（的代码）去执行，即所有的线程要想运行自己的任务，首先需要解决的是能够访问到解释器（的代码）。
上面这张图，就是 GIL 在 Python 程序的工作示例。
其中，Thread 1、2、3 轮流执行，每一个线程在开始执行时，都会锁住 GIL，以阻止别的线程执行；同样的，每一个线程执行完一段后，会释放 GIL，以允许别的线程开始利用资源。
了解：
其实，CPython 中还有另一个机制，叫做间隔式检查（check_interval）
意思是 CPython 解释器会去轮询检查线程 GIL 的锁住情况，每隔一段时间，Python 解释器就会强制当前线程去释放 GIL，这样别的线程才能有执行的机会。
# 三 GIL与多线程
多个线程先访问到解释器，即拿到执行权限（多个线程都去抢锁，抢到的先执行），然后将任务交给解释器去执行
解释器的代码是所有线程共享的
所以垃圾回收线程也可能访问到解释器的代码而去执行，这就导致了一个问题:对于同一个数据100，可能线程1执行x=100的同时，而垃圾回收执行的是回收100的操作
解决这种问题没有什么高明的方法，就是加锁处理，如下图的GIL，保证python解释器同一时间只能执行一个任务的代码
有了GIL的存在，同一时刻同一进程中只有一个线程被执行
听到这里，有的同学立马质问：进程可以利用多核，但是开销大，而python的多线程开销小，但却无法利用多核优势，也就是说python没用
别着急
要解决这个问题，我们需要在几个点上达成一致：
- cpu到底是用来做计算的，还是用来做I/O的？
- 多cpu，意味着可以有多个核并行完成计算，所以多核提升的是计算性能
- 每个cpu一旦遇到I/O阻塞，仍然需要等待，所以多核对I/O操作没什么用处
结论：
对计算来说，cpu越多越好，但是对于I/O来说，再多的cpu也没用
了解：
有了 GIL，并不意味着 Python 程序员就不用去考虑线程安全了，因为即便 GIL 仅允许一个 Python 线程执行，但别忘了 Python 还有 check interval 这样的抢占机制。