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# 23 | 你真的懂Python GIL（全局解释器锁）吗？
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你好，我是景霄。
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前面几节课，我们学习了Python的并发编程特性，也了解了多线程编程。事实上，Python多线程另一个很重要的话题——GIL（Global Interpreter Lock，即全局解释器锁）却鲜有人知，甚至连很多Python“老司机”都觉得GIL就是一个谜。今天我就来为你解谜，带你一起来看GIL。
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## 一个不解之谜
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耳听为虚，眼见为实。我们不妨先来看一个例子，让你感受下GIL为什么会让人不明所以。
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比如下面这段很简单的cpu-bound代码：
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```
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def CountDown(n):
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while n > 0:
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n -= 1
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```
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现在，假设一个很大的数字n = 100000000，我们先来试试单线程的情况下执行CountDown(n)。在我手上这台号称8核的MacBook上执行后，我发现它的耗时为5.4s。
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这时，我们想要用多线程来加速，比如下面这几行操作：
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```
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from threading import Thread
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n = 100000000
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t1 = Thread(target=CountDown, args=[n // 2])
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t2 = Thread(target=CountDown, args=[n // 2])
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t1.start()
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t2.start()
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t1.join()
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t2.join()
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```
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我又在同一台机器上跑了一下，结果发现，这不仅没有得到速度的提升，反而让运行变慢，总共花了9.6s。
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我还是不死心，决定使用四个线程再试一次，结果发现运行时间还是9.8s，和2个线程的结果几乎一样。
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这是怎么回事呢？难道是我买了假的MacBook吗？你可以先自己思考一下这个问题，也可以在自己电脑上测试一下。我当然也要自我反思一下，并且提出了下面两个猜想。
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第一个怀疑：我的机器出问题了吗？
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这不得不说也是一个合理的猜想。因此我又找了一个单核CPU的台式机，跑了一下上面的实验。这次我发现，在单核CPU电脑上，单线程运行需要11s时间，2个线程运行也是11s时间。虽然不像第一台机器那样，多线程反而比单线程更慢，但是这两次整体效果几乎一样呀！
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看起来，这不像是电脑的问题，而是Python的线程失效了，没有起到并行计算的作用。
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顺理成章，我又有了第二个怀疑：Python的线程是不是假的线程？
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Python的线程，的的确确封装了底层的操作系统线程，在Linux系统里是Pthread（全称为POSIX Thread），而在Windows系统里是Windows Thread。另外，Python的线程，也完全受操作系统管理，比如协调何时执行、管理内存资源、管理中断等等。
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所以，虽然Python的线程和C++的线程本质上是不同的抽象，但它们的底层并没有什么不同。
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## 为什么有GIL？
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看来我的两个猜想，都不能解释开头的这个未解之谜。那究竟谁才是“罪魁祸首”呢？事实上，正是我们今天的主角，也就是GIL，导致了Python线程的性能并不像我们期望的那样。
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GIL，是最流行的Python解释器CPython中的一个技术术语。它的意思是全局解释器锁，本质上是类似操作系统的Mutex。每一个Python线程，在CPython解释器中执行时，都会先锁住自己的线程，阻止别的线程执行。
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当然，CPython会做一些小把戏，轮流执行Python线程。这样一来，用户看到的就是“伪并行”——Python线程在交错执行，来模拟真正并行的线程。
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那么，为什么CPython需要GIL呢？这其实和CPython的实现有关。下一节我们会讲Python的内存管理机制，今天先稍微提一下。
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CPython使用引用计数来管理内存，所有Python脚本中创建的实例，都会有一个引用计数，来记录有多少个指针指向它。当引用计数只有0时，则会自动释放内存。
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什么意思呢？我们来看下面这个例子：
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```
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>>> import sys
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>>> a = []
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>>> b = a
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>>> sys.getrefcount(a)
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3
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```
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这个例子中，a的引用计数是3，因为有a、b和作为参数传递的getrefcount这三个地方，都引用了一个空列表。
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这样一来，如果有两个Python线程同时引用了a，就会造成引用计数的race condition，引用计数可能最终只增加1，这样就会造成内存被污染。因为第一个线程结束时，会把引用计数减少1，这时可能达到条件释放内存，当第二个线程再试图访问a时，就找不到有效的内存了。
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所以说，CPython 引进 GIL 其实主要就是这么两个原因：
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* 一是设计者为了规避类似于内存管理这样的复杂的竞争风险问题（race condition）；
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* 二是因为CPython大量使用C语言库，但大部分C语言库都不是原生线程安全的（线程安全会降低性能和增加复杂度）。
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## GIL是如何工作的？
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下面这张图，就是一个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。
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细心的你可能会发现一个问题：为什么Python线程会去主动释放GIL呢？毕竟，如果仅仅是要求Python线程在开始执行时锁住GIL，而永远不去释放GIL，那别的线程就都没有了运行的机会。
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没错，CPython中还有另一个机制，叫做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。
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不同版本的Python中，check interval的实现方式并不一样。早期的Python是100个ticks，大致对应了1000个bytecodes；而 Python 3以后，interval是15毫秒。当然，我们不必细究具体多久会强制释放GIL，这不应该成为我们程序设计的依赖条件，我们只需明白，CPython解释器会在一个“合理”的时间范围内释放GIL就可以了。
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整体来说，每一个Python线程都是类似这样循环的封装，我们来看下面这段代码：
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```
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for (;;) {
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if (--ticker < 0) {
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ticker = check_interval;
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/* Give another thread a chance */
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PyThread_release_lock(interpreter_lock);
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/* Other threads may run now */
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PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
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}
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bytecode = *next_instr++;
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switch (bytecode) {
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/* execute the next instruction ... */
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}
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}
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```
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从这段代码中，我们可以看到，每个Python线程都会先检查ticker计数。只有在ticker大于0的情况下，线程才会去执行自己的bytecode。
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## Python的线程安全
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不过，有了GIL，并不意味着我们Python编程者就不用去考虑线程安全了。即使我们知道，GIL仅允许一个Python线程执行，但前面我也讲到了，Python还有check interval这样的抢占机制。我们来考虑这样一段代码：
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```
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import threading
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n = 0
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def foo():
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global n
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n += 1
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threads = []
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for i in range(100):
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t = threading.Thread(target=foo)
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threads.append(t)
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for t in threads:
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t.start()
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for t in threads:
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t.join()
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print(n)
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```
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如果你执行的话，就会发现，尽管大部分时候它能够打印100，但有时侯也会打印99或者98。
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这其实就是因为，`n+=1`这一句代码让线程并不安全。如果你去翻译foo这个函数的bytecode，就会发现，它实际上由下面四行bytecode组成：
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```
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>>> import dis
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>>> dis.dis(foo)
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LOAD_GLOBAL 0 (n)
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LOAD_CONST 1 (1)
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INPLACE_ADD
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STORE_GLOBAL 0 (n)
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```
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而这四行bytecode中间都是有可能被打断的！
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所以，千万别想着，有了GIL你的程序就可以高枕无忧了，我们仍然需要去注意线程安全。正如我开头所说，**GIL的设计，主要是为了方便CPython解释器层面的编写者，而不是Python应用层面的程序员**。作为Python的使用者，我们还是需要lock等工具，来确保线程安全。比如我下面的这个例子：
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```
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n = 0
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lock = threading.Lock()
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def foo():
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global n
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with lock:
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n += 1
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```
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## 如何绕过GIL？
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学到这里，估计有的Python使用者感觉自己像被废了武功一样，觉得降龙十八掌只剩下了一掌。其实大可不必，你并不需要太沮丧。Python的GIL，是通过CPython的解释器加的限制。如果你的代码并不需要CPython解释器来执行，就不再受GIL的限制。
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事实上，很多高性能应用场景都已经有大量的C实现的Python库，例如NumPy的矩阵运算，就都是通过C来实现的，并不受GIL影响。
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所以，大部分应用情况下，你并不需要过多考虑GIL。因为如果多线程计算成为性能瓶颈，往往已经有Python库来解决这个问题了。
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换句话说，如果你的应用真的对性能有超级严格的要求，比如100us就对你的应用有很大影响，那我必须要说，Python可能不是你的最优选择。
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当然，可以理解的是，我们难以避免的有时候就是想临时给自己松松绑，摆脱GIL，比如在深度学习应用里，大部分代码就都是Python的。在实际工作中，如果我们想实现一个自定义的微分算子，或者是一个特定硬件的加速器，那我们就不得不把这些关键性能（performance-critical）代码在C++中实现（不再受GIL所限），然后再提供Python的调用接口。
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总的来说，你只需要重点记住，绕过GIL的大致思路有这么两种就够了：
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1. 绕过CPython，使用JPython（Java实现的Python解释器）等别的实现；
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2. 把关键性能代码，放到别的语言（一般是C++）中实现。
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## 总结
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今天这节课，我们先通过一个实际的例子，了解了GIL对于应用的影响；之后我们适度剖析了GIL的实现原理，你不必深究一些原理的细节，明白其主要机制和存在的隐患即可。
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自然，我也为你提供了绕过GIL的两种思路。不过还是那句话，很多时候，我们并不需要过多纠结GIL的影响。
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## 思考题
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最后，我给你留下两道思考题。
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第一问，在我们处理cpu-bound的任务（文中第一个例子）时，为什么有时候使用多线程会比单线程还要慢些？
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第二问，你觉得GIL是一个好的设计吗？事实上，在Python 3之后，确实有很多关于GIL改进甚至是取消的讨论，你的看法是什么呢？你在平常工作中有被GIL困扰过的场景吗？
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