[py]GIL(全局解释器锁):多线程模式

在多线程 时同一时刻只容许一个线程来访问CPU,直到解释器遇到I/O操做或者操做次数达到必定数目时才会释放GIL

参考 Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但能够经过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。 启动与CPU核心数量相同的N个线程，在4核CPU上能够监控到CPU占用率仅有102%，也就是仅使用了一核。

可是用C、C++或Java来改写相同的死循环，直接能够把所有核心跑满，4核就跑到400%，8核就跑到800%，为何Python不行呢？

由于Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先得到GIL锁，而后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把全部线程的执行代码都给上了锁，因此，多线程在Python中只能交替执行，即便100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，一般咱们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

进程与线程模式

线程之间共享内存的两种处理方法:

• 内存类型-厕所 "互斥锁"（Mutual exclusion，缩写 Mutex），防止多个线程同时读写某一块内存区域。 进厕所后上把锁.
• 内存类型-澡堂 "信号量"（Semaphore），用来保证多个线程不会互相冲突。 领取牌进去洗澡.

GIL(全局解释器锁)

参考: http://www.cnblogs.com/iiiiiher/p/8341091.html 参考 个人机器有4核，表明着同一时间，能够干4个任务。若是单核cpu的话，我启动10个线程，我看上去也是并发的，由于是执行了上下文的切换，让我看上去是并发的。可是单核永远确定时串行的，它确定是串行的，cpu真正执行的时候，由于一会执行1，一会执行2.。。。。正常的线程就是这个样子的。可是，在python中，不管你有多少核，永远都是假象。不管你是4核，8核，仍是16核.......很差意思，同一时间执行的线程只有一个(线程)，它就是这个样子的。这个是python的一个开发时候，设计的一个缺陷，因此说python中的线程是假线程。

参考

GIL(全局解释器锁)

咱们知道多进程(mutilprocess) 和 多线程(threading)的目的是用来被多颗CPU进行访问, 提升程序的执行效率。 可是在python内部存在一种机制（GIL），在多线程 时同一时刻只容许一个线程来访问CPU。 GIL 并非Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就比如C++是一套语言（语法）标准，可是能够用不一样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也同样，一样一段代码能够经过CPython，PyPy，Psyco等不一样的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而由于CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。因此在不少人的概念里CPython就是Python，也就想固然的把 GIL 归结为Python语言的缺陷。因此这里要先明确一点：GIL并非Python的特性，Python彻底能够不依赖于GIL。

虽然python支持多线程，可是因为GIL的限制，在实际运行时，程序运行后开启多个线程，但在经过GIL后同时也只能有一个线程被CPU执行。

GIL(全局解释器锁)

参考: http://www.cnblogs.com/zephyr-1/p/6043785.html GIL并非Python的特性，他是CPython引入的概念，是一个全局排他锁。

解释执行python代码时，会限制线程对共享资源的访问，直到解释器遇到I/O操做或者操做次数达到必定数目时才会释放GIL。
因此，虽然CPython的线程库直接封装了系统的原生线程，但CPython总体做为一个进程，同一时间只会有一个得到GIL的线程在跑，其余线程则处于等待状态。这就形成了即便在多核CPU中，多线程也只是作着分时切换而已，因此多线程比较适合IO密集型，不太适合CPU密集型的任务。 同一时刻一个解释进程只有一行bytecode 在执行

python多线程为何不能利用多核cpu