解释 Python 的 GIL（全局解释器锁）机制及其对多线程的影响。
什么是全局解释器锁 (GIL)？
全局解释器锁（GIL）是CPython解释器（官方且最常用的Python解释器）中的一个互斥锁（mutex），它保护对Python对象的访问，防止多个线程同时执行Python字节码。
简单来说，GIL的存在意味着在任何一个时间点，只有一个线程能够真正地在CPU上执行Python代码，即使是在多核处理器上也是如此。
GIL 的设计初衷
要理解GIL，我们需要回顾一下CPython的内存管理机制。CPython使用引用计数来作为主要的垃圾回收机制。
每个Python对象都有一个与之关联的引用计数值，当这个计数值变为0时，对象的内存就会被释放。
想象一下如果没有GIL，在多核处理器上，两个线程同时尝试增加或减少同一个Python对象的引用计数。例如：
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线程A读取一个对象的引用计数值为2。
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线程B也读取这个对象的引用计数值为2。
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线程A将计数值加1，然后写回内存，计数值变为3。
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线程B也将计数值加1，然后写回内存，计数值也变为3。
我们期望的结果是计数值变为4，但由于线程B覆盖了线程A的操作，导致结果错误。
这种情况被称为“竞态条件”（Race Condition），它会导致内存泄漏（对象永远不会被回收）或者程序崩溃（过早地释放了还在使用的对象）。
为了解决这个核心问题，CPython的开发者引入了GIL。GIL作为一个简单而有效的解决方案，通过确保任何时候只有一个线程能执行Python字节码，从而保护了所有Python对象和内部数据结构，使得CPython的内存管理变得简单和安全。
GIL 对多线程的影响
GIL的存在对Python多线程程序有着深远的影响，但这种影响因任务类型而异，主要分为**CPU密集型（CPU-bound）和I/O密集型（I/O-bound）**两类。