面试题答案
一键面试线程执行
- 同一时刻单线程执行：GIL 使得在 CPython 解释器中，同一时刻只有一个线程能执行 Python 字节码。即便在多核 CPU 环境下，多个线程也无法真正并行执行，只能交替执行。例如，假设有两个线程
thread1和thread2，thread1获得 GIL 开始执行，执行过程中如果没有遇到 I/O 操作或主动释放 GIL 的情况，thread2只能等待thread1释放 GIL 后才有机会获取并执行。 - 线程调度：GIL 的存在影响线程调度。Python 解释器会定期检查线程执行的字节码指令数量，当达到一定数量（可通过
sys.getcheckinterval()获取和设置）后，当前持有 GIL 的线程会释放 GIL，让其他线程有机会竞争获取 GIL 来执行。
资源利用
- CPU 资源：在 CPU 密集型任务中，由于 GIL 的限制，多线程无法充分利用多核 CPU 的优势，导致 CPU 资源不能被完全利用。比如进行复杂的数学运算、科学计算等任务，即使开启多个线程，也只能单线程执行，多核 CPU 的其他核心处于空闲状态。
- I/O 资源：在 I/O 密集型任务中，GIL 对资源利用影响较小。因为当线程执行 I/O 操作（如文件读写、网络请求等）时，会主动释放 GIL，其他线程可以趁机获取 GIL 并执行，所以在 I/O 密集型场景下，多线程能有效利用 I/O 资源，提高程序整体的并发性能。
程序性能
- CPU 密集型任务：性能提升不明显甚至可能下降。由于 GIL 限制了多线程并行执行，多个线程竞争 GIL 会带来额外的开销，包括线程切换、锁竞争等。例如，一个计算斐波那契数列的程序，如果使用多线程，因为 GIL 的存在，相比单线程可能不会有性能提升，反而因为线程调度等开销导致性能降低。
- I/O 密集型任务：性能通常会有显著提升。多线程可以在一个线程进行 I/O 操作时，让其他线程继续执行，从而提高程序的整体效率。例如，在一个需要同时下载多个文件的程序中，使用多线程可以在一个线程等待网络响应时，其他线程继续发起下载请求，加快整体下载速度。