面试题：Python中GIL对多线程的影响

Question

请阐述Python全局解释器锁（GIL）机制是如何影响多线程编程的，在什么场景下多线程由于GIL的存在并不能充分利用多核CPU资源？

Answer 1

GIL对多线程编程的影响

1. 同一时间只有一个线程执行：GIL 确保在同一时刻，Python 解释器进程中只有一个线程能执行 Python 字节码。这意味着即使在多核 CPU 环境下，多线程也无法真正实现并行执行。例如，有两个线程 thread1 和 thread2，当 thread1 获得 GIL 并执行字节码时，thread2 必须等待 thread1 释放 GIL 后才有机会获取并执行。
2. 线程切换开销：线程频繁获取和释放 GIL 会带来额外的开销。当一个线程执行一段时间（通常由 sys.setswitchinterval() 设置，默认大约 0.005 秒）后，解释器会强制其释放 GIL，让其他线程有机会执行。这个切换过程涉及保存和恢复线程的上下文信息，增加了系统开销。
3. I/O 操作场景：对于 I/O 密集型任务，由于线程在等待 I/O 操作完成时会主动释放 GIL。例如在进行文件读取、网络请求等操作时，持有 GIL 的线程会释放 GIL，允许其他线程获取 GIL 并执行，所以 GIL 的存在对 I/O 密集型多线程程序影响相对较小。

多线程因 GIL 不能充分利用多核 CPU 资源的场景

1. CPU 密集型任务：当多线程程序主要执行 CPU 密集型任务，如大量的数学计算、数据处理等，由于 GIL 的存在，同一时间只有一个线程能执行字节码，多核 CPU 无法被充分利用。比如使用多线程进行复杂的矩阵运算，每个线程都在进行大量的 CPU 计算，线程之间频繁竞争 GIL，导致无法真正利用多核优势并行执行计算任务，整体性能提升有限。