全局解釋器鎖或GIL是一個互斥鎖，它阻止多個本機線程同時執行Python字節碼。這個鎖是必需的，主要是因為CPython的內存管理不是線程安全的。（然而，由于GIL的存在，其他的特性已經發展到依賴于它所執行的保證。）

在CPython的環境下，即使在多核的情況下，同一個進程啟動多個線程，只能執行一個線程。 無法利用多核的一個優勢 。

GIL的優點：

保證Cpython解釋器內存管理的線程安全

GIL的缺點：

同一進程內所有的線程同一時刻只能有一個執行。
也就是說Cpython解釋器的多線程無法實現并行。

為什么需要GIL ：

python中一切都是對象，Cpython中對象的回收，是通過對象的引用計數來判斷，當對象的引用計數為0時，就會進行垃圾回收，自動釋放內存。

但是如果多線程的情況，引用計數就變成了一個共享的變量 Cpython是當下最流行的Python的解釋器，使用引用計數來管理內存，在Python中，一切都是對象，引用計數就是指向對象的指針數，當這個數字變成0，則會進行垃圾回收，自動釋放內存。但是問題是Cpython是線程不安全的。

考慮下如果有兩個線程A和B同時引用一個對象obj，這個時候obj的引用計數為2；A打算撤銷對obj的引用，完成第一步時引用計數減去1時，這時發生了線程切換，A掛起等待，還沒執行銷毀對象操作。

B進入運行狀態，這個時候B也對obj撤銷引用，并完成引用計數減1，銷毀對象，這個時候obj的引用數為0，釋放內存。如果此時A重新喚醒，要繼續銷毀對象，可是這個時候已經沒有對象了。所以為了保證不出現數據污染，才引入GIL。

CPU密集型：在高CPU利用率的代碼中，此時這種同一時刻只能有一個線程訪問CPU機制會響應效率，如高計算類的代碼中。如真遇到這種情況，可以用多進程，不用多線程處理

IO密集型：處理文件、處理web請求、爬取網頁、設備文件、讀寫數據、send、recv，我們遇到的基本都是IO的，很少遇到計算類的東西