我们知道在CPython中，有一个全局解释器锁，英文叫做globalinterpreterlock，简称GIL。它是一种互斥锁，用于保护Python世界中的对象，防止多个线程同时执行Python。字节码保证线程安全，这使得Python线程无法发挥多核CPU的优势，所以有人说Python的多线程是伪多线程，性能不高，那么Python有没有可能去掉GIL中的未来？要回答这个问题，首先分析一下GIL的由来。GIL的起源Python于1991年首次发布，当时的CPU都是单核的。在单核中，多线程主要是为了同时做IO和CPU计算而设计的。Python编译器是用C语言编写的，因此也被称为CPython。当时很多编程语言都没有自动内存管理的功能。Python为了实现自动垃圾回收，对每个对象进行了引用计数。当引用计数为0时，表示该对象可以被回收，从而释放内存。例如：>>>importsys>>>data={'gzh':'Python7号'}>>>var1=data>>>sys.getrefcount(data)3>>>这里有3个数据对象参考，一个是它本身，一个是变量var1，一个是getrefcount函数的参数。如果此时另一个线程引用了数据，那么引用计数就会加1。如果一个线程使用数据，操作结束，那么引用计数就减1，而如果多个线程修改同一个变量“引用计数”，他们会遇到竞争条件（竞争）。为了避免竞争条件，最简单有效的方法是添加一个互斥量。如果每个对象都加锁，可能会导致另一个问题，就是死锁，频繁的获取和释放会导致性能下降。最简单有效的方法就是加解释器锁，线程在执行任何字节码时总是先获取解释器锁，这样可以避免死锁，也不会消耗太多的性能。当时的CPU都是单核的，这个GIL的设计简单，不会影响性能，所以一直沿用到今天。GIL存在的主要原因是Python的内存管理不是线程安全的，这是GIL产生和存在的主要原因。尝试淘汰GIL进入CPU的多核时代后，可以同时做多个计算任务，GIL真的成了问题。1999年有个叫GregStein的家伙在Python1.5版本的基础上去掉了GIL，取而代之的是对变量数据结构加了更细粒度的锁，还提交了一个patch去掉了全局变量Object的依赖，然后就标准了测试表明，去除GIL后单线程比不去除时慢了近2倍，而且被测机器仍然是当时性能最好的Windows机器。也就是说去掉GIL后，可以使用2个CPU获得比原来1个CPU稍微好一些的性能。这种改进显然得不偿失，GregStein的尝试以失败告终。Python之父GuidovanRossum也欢迎社区志愿者尝试移除GIL，只要不降低单线程性能即可，但他也提到移除GIL并不是一件容易的事。Python开发人员邮件列表上偶尔会讨论关于GIL移除的问题，但必须满足以下要求：简单。从长远来看，解决方案必须是可实施和可维护的。同时。删除GIL必须提高多线程性能。速度。删除GIL不会降低单线程性能。满足CPython的特性。该方案必须支持CPython功能，例如__del__和弱引用。API兼容性。该方案应该与所有现有CPython扩展使用的宏源代码兼容。及时销毁不可达对象，回收内存。有序销毁，例如，如果一个不可达的对象X引用A，那么应该在销毁A之前销毁X（某些垃圾收集算法无法做到这一点）。有些要求不太容易满足，比如4、5、7。目前还没有人在满足上述要求的同时成功去除GIL。很难回来。Python这些年太火了。很多优秀的库都是基于CPython编写的，其中有不少是90年代的C扩展库。如果要去掉GIL，很多基于GIL写的C扩展就不能用了，也就是说，没有GIL，Python生态中有很多扩展或者第三方库就不能用了。另一个明显的例子是，不仅有针对Python的CPython解释器，还有用Java编写的Python和.NET实现的IronPython。这些解释器根本没有GIL，但是有多少人为它们编写扩展？Python之所以如此受欢迎，与其拥有丰富的开箱即用的三方库有很大关系。很难找回来，也很难去除GIL。为什么Python3一开始没有去掉GIL不被社区接受的原因。与Python2相比，删除GIL会让Python3在单线程性能上变慢，很多优秀的扩展将不再可用。如果真是这样，可想而知Python3是不可能有未来的。最后的结果是Python3仍然保留了GIL。不过，Python3也为现有的GIL带来了重大改进。在Python3.2中，保证了计算密集型线程和I/O密集型线程共存时，I/O密集型任务长时间无法获取GIL而无法执行的问题，提升了多线程性能。最后，Python因为内存管理的关系不是线程安全的，所以它从一出生就有自己的GIL，很多扩展都是在GIL的保护下写的。线程性能下降和保留GIL的问题现在是Python3.9版本。Python以后去掉GIL的可能性很小。也就是说，去掉了GIL的Python并不是我们所知道的Python。不过不要灰心，GIL只影响计算密集型任务的多线程执行，大多数程序员很少遇到，即使有，也可以使用多进程来避免GIL的影响，或者使用其他编程方式语言实现，没有任何编程语言或技术是完美的，最重要的是要发挥其长处。就算有GIL我也不在乎，我还是会用Python。
