GIL 在 Python 3.13 中成为可选

[GeekGao]

与 Python 3.12 相比，Python 3.13 带来了主要的新功能，其中之一是自由线程模式，它禁用全局解释器锁，允许线程更多地并发运行。

这是一个实验性功能，如果您想尝试一下，可以从这里下载 Python 3.13 的测试版:https://www.python.org/downloads/release/python-3130b3/

当您使用--disable-gil 选项配置 Python 时，GIL 将被禁用，该选项只不过是安装时的构建配置（自由线程构建）。这将允许使用环境变量 PYTHON_GIL 选择性地启用和禁用 GIL ，该变量可以分别设置为 1 和 0 。 它还将提供命令行选项-X gil ，也可以将其设置为 0 （禁用）和 1 （启用）：

v3.13

GIL disabled

python3 -X gil=0 sample.py

GIL enabled

python3 -X gil=1 sample.py

单线程和多线程之间的差异并不大，但在多进程任务的情况下我们可以看到相当大的差异。 使用 Python v3.12 ，GIL 运行 gil.py：

python gil.py
Python version: 3.12.2 (tags/v3.12.2:6abddd9, Feb  6 2024, 21:26:36) [MSC v.1937 64 bit (AMD64)]
GIL cannot be disabled
Single-threaded: Factorial Computed.
Single-threaded time taken: 9.04 seconds
Multi-threaded: Factorial Computed.
Multi-threaded time taken : 8.21 seconds
Multi-process: Factorial Computed.
Multi-process time taken  : 5.64 seconds

Python 3.13 在没有 GIL 的情况下运行 gil.py：

D:/SACHIN/Python13/python3.13t gil.py
Python version: 3.13.0b3 experimental free-threading build (tags/v3.13.0b3:7b41395, Jun 27 2024, 16:17:17) [MSC v.1940 64 bit (AMD64)]
GIL is disabled
Single-threaded: Factorial Computed.
Single-threaded time taken: 9.28 seconds
Multi-threaded: Factorial Computed.
Multi-threaded time taken : 4.86 seconds
Multi-process: Factorial Computed.
Multi-process time taken  : 6.14 seconds

可以看到，Multi-threaded 多进程任务的情况下我们可以看到相当大的性能差异。

Ref https://geekpython.in/gil-become-optional-in-python

[C5H12O5]

‘单线程和多线程之间的差异并不大，但在多进程任务的情况下我们可以看到相当大的差异。’

多线程和多进程写反了吧

[djangovcps]

2 个月前就看到这篇文章了，你抄也抄的快点吧。

[GeekGao]

@djangovcps 梦里看到这篇文章？ 你点进去看看日期吧，或者自行 google

[GeekGao]

@C5H12O5 没有，先是对比有 GIL 的 Python3.12 下：
Single-threaded time taken: 9.04 seconds
Multi-threaded time taken : 8.21 seconds

差异不大。

[yu1miao]

这么快？我记得官方不是说要花几年时间么

[GeekGao]

@yu1miao beta3 阶段嘛 ，beta4 之后才能定 ABI 。

[xiaogu2014]

```可以看到，Multi-threaded 多进程任务的情况下我们可以看到相当大的性能差异。``
thread 是线程的意思

以及你的对比结果：
Multi-threaded time taken : 8.21 seconds
Multi-threaded time taken : 4.86 seconds

Multi-process time taken : 5.64 seconds
Multi-process time taken : 6.14 seconds


你说的和你跑的结果大相径庭。。

[GeekGao]

@xiaogu2014 没看懂你的意思， 上面两组结果这分别是 3.12 与 3.13b 的比较。 但是主题目的是比较 Multi-threaded time taken 提升情况。而非 Multi-process

我突然似乎发现 最后一句话有歧义，“Multi-threaded 多进程任务的情况下我们可以看到相当大的性能差异。” 改成 两个版本的 Multi-threaded 任务比较我们可以看到相当大的性能差异

[pollux]

嗯，确实是写错了，Multi-threaded 本身就是多线程的意思。-》

'''
可以看到，Multi-threaded __多线程__ 任务的情况下我们可以看到相当大的性能差异。
'''

[Sawyerhou]

总的来说，是个好消息，起了个好头。

[GeekGao]

@Sawyerhou 是的，GIL 仿佛就是个巨大的有色眼镜

[XinPingQiHe]

期待性能突破！

[Maerd]

一些锁的细粒度还是太高，最大的问题是现在多线程还没有实现延迟 gc ，导致 nogil 的单线程性能爆降，不过 pep 也说明了这个至少也要 5 年左右才能用，现在才算刚起步，也算起了个好头

[GeekGao]

@Maerd 线程同步是个问题，估计一时半会儿也没啥好的方案，所以延迟 GC 的机制很难。