Global Interpreter Lock (GIL) — это способ синхронизации потоков, который используется в некоторых интерпретируемых языках программирования, например в Python, Ruby и Java Script.

Суть концепции

GIL является самым простым способом избежать конфликтов при одновременном обращении разных потоков к одним и тем же участкам памяти^[1]. Когда один поток захватывает его, GIL, работая по принципу мьютекса, блокирует остальные. Нет параллельных потоков — нет конфликтов при обращении к разделяемым объектам. Очередность выполнения потоков определяет интерпретатор, в зависимости от реализации, переключение между потоками может происходить: когда активный поток пытается осуществить ввод-вывод, по исчерпании лимита выполненных инструкций, либо по таймеру^[2].

Преимущества и недостатки

Главный недостаток подхода обеспечения потокобезопасности при помощи GIL — это ограничение параллельности вычислений. GIL не позволяет достигать наибольшей эффективности вычислений при работе на многоядерных и мультипроцессорных системах^[3]. Также использование нескольких потоков накладывает издержки на их переключение из-за эффекта конкуренции (потоки «пытаются» перехватить GIL). То есть многопоточное выполнение может занять большее время, чем последовательное выполнение тех же задач^[4].

Причины использования GIL:

• Однопоточные сценарии выполняются значительно быстрее, чем при использовании других подходов обеспечения потокобезопасности;
• Простая интеграция библиотек на C, которые зачастую тоже не потокобезопасны;
• Простота реализации.

Применение

GIL используется в CPython, наиболее распространённой реализации интерпретатора языка Python^[5], и в Ruby MRI, эталонной реализации интерпретатора языка Ruby, где он зовётся Global VM Lock.

В сети не раз появлялись петиции и открытые письма с просьбой убрать GIL из Python^[6]. Однако создатель и «великодушный пожизненный диктатор» проекта, Гвидо ван Россум, заявляет, что GIL не так уж и плох и он будет в CPython до тех пор, пока кто-то другой не представит реализацию Python без GIL, с которой бы однопоточные скрипты работали так же быстро^[7][8].

Реализации интерпретаторов на JVM (Jython, JRuby) и на .NET (IronPython, IronRuby) не используют GIL^[9][10].

В рамках проекта PyPy ведётся работа по реализации транзакционной памяти (англ. Software Transactional Memory, SТМ). На данный момент даже в многопоточных вычислениях интерпретатор с STM работает в разы медленней, чем с GIL. Но за счёт JIT PyPy-STM^[11] всё равно быстрее, чем CPython^[12].

Примечания