GIL的问题其实是由于近十几年来应用程序和操作系统逐步从多任务单核心演进到多任务多核心导致的 , 在一个古老的单核CPU上调度多个线程任务，大家相互共享一个全局锁，谁在CPU执行，谁就占有这把锁，直到这个线程因为IO操作或者Timer Tick到期让出CPU，没有在执行的线程就安静的等待着这把锁（除了等待之外，他们应该也无事可做）。

很明显，在一个现代多核心的处理器上，上面的模型就有很大优化空间了，原来只能等待的线程任务，现在可以在其它空闲的核心上调度并发执行。由于古老GIL机制，如果线程2需要在CPU 2 上执行，它需要先等待在CPU 1 上执行的线程1释放GIL（记住：GIL是全局的）。如果线程1是因为 i/o 阻塞让出的GIL，那么线程2必定拿到Gil。但如果线程1是因为timer ticks计数满100让出GIL，那么这个时候线程1和线程2公平竞争。但要命的是，在Python 2.x, 线程1不会动态的调整自身的优先级，所以很大概率下次被选中执行的还是线程1，在很多个这样的选举周期内，线程2只能安静的看着线程1拿着GIL在CPU 1上欢快的执行。

GIL是否意味着线程安全

有GIL并不意味着python一定是线程安全的，那什么时候安全，什么时候不安全，我们必须搞清楚。之前我们已经说过，一个线程有两种情况下会释放全局解释器锁，一种情况是在该线程进入IO操作之前，会主动释放GIL，另一种情况是解释器不间断运行了1000字节码（Py2）或运行15毫秒（Py3）后，该线程也会放弃GIL。既然一个线程可能随时会失去GIL，那么这就一定会涉及到线程安全的问题。GIL虽然从设计的出发点就是考虑到线程安全，但这种线程安全是粗粒度的线程安全，即不需要程序员自己对线程进行加锁处理（同理，所谓细粒度就是指程序员需要自行加、解锁来保证线程安全，典型代表是 Java , 而 CPthon 中是粗粒度的锁，即语言层面本身维护着一个全局的锁机制,用来保证线程安全）。那么什么时候需要加锁，什么时候不需要加锁，这个需要具体情况具体分析。下面我们就来针对每种可能的情况进行分析和总结。

解决方案

协程

多进程

换解释器 pypy

Pypy最重要的一点就是Pypy集成了JIT。同时针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。了解JIT技术的人都应该对Pypy很有好感。Pypy的优点是对纯Python项目兼容性极好，几乎可以直接运行并直接获得性能提升（官方宣称为6.3倍……但是实际上没感觉有这么多）；缺点是对很多C语言库支持性不好，Pypy社区一直有相关讨论。