Python解构：GIL

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75780308 （综述、GIL带来的问题）

https://realpython.com/python-gil/#what-problem-did-the-gil-solve-for-python （GIL诞生的历史背景和期望解决的问题）

GIL诞生的历史背景：python这门语言诞生时，尚未操作系统尚未出现多线程的概念，当时有很多C语言编写的python扩展，为了防止这些C扩展出现不一致的内存更改，出现了GIL，由GIL为这些扩展提供线程安全的内存管理

GIL期望解决的问题：python使用引用计数进行内存管理，在没有GIL保护的多线程程序中，对象的引用计数很容易出问题，导致更加严重的内存泄漏或者内存被错误的释放问题；可以给引用计数变量加锁保证对象的引用计数安全，但这样可能导致死锁问题，而且重复释放锁和加锁会导致性能下降。GIL规定：任何执行python字节码的线程都需要获取解释器锁，这样可以防止死锁（只有一个全局GIL锁）且不会因为频繁的加解锁引入太多的性能开销

PS：除了python，GIL也存在于Ruby等其他语言中，但GIL并不是解决垃圾收集的唯一解法（JVM通过可达性分析而不是引用计数解决GC问题），采用引用计数以外的方法进行内存管理可以避免GIL对线程安全得内存管理的需求，但这些不采用GIL的语言必须通过其他方式弥补没有GIL导致的单线程性能损失（JVM采用JIT编译提升程序性能）

GIL给python带来的问题：
1. 没有“真正的”多线程，只有并发，没有多线程并行（可以通过多进程实现多进程并行）
2. 在多核CPU上，由释放GIL锁带来的严重的“线程颠簸”问题，造成严重的CPU资源浪费

如何解决GIL带来的问题：
1. 使用多进程
2. 使用除了Cpython之外的python解释器
3. 等着吧，等着Cpython官方团队解决这个问题