内存管理

CPython使用引用计数进行内存管理。每个对象都有一个引用计数，当引用计数为0时，对象会被立即回收。

线程安全

没有GIL的情况下，多个线程同时修改对象的引用计数可能导致内存错误或数据损坏。

简化实现

GIL大大简化了CPython解释器的实现，使其更容易开发、维护和扩展。

CPU密集型任务

多个线程无法真正并行执行，因为任何时候只有一个线程在执行。

多线程性能可能比单线程更差，由于线程切换开销。

I/O密集型任务

当线程等待I/O操作时，会释放GIL，其他线程可以运行。

多线程可以有效提升性能，因为I/O等待时间可以被其他线程利用。

使用多进程

multiprocessing模块创建多个Python进程，每个进程有自己的GIL，可充分利用多核CPU。

from multiprocessing import Pool

def cpu_intensive_task(x):
    # CPU密集型计算
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:  # 使用4个进程
        results = p.map(cpu_intensive_task, range(10000))

使用C扩展

在C扩展中释放GIL，使计算密集型操作并行化。

// C扩展示例
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
// 执行CPU密集型计算
perform_computation();
Py_END_ALLOW_THREADS

使用异步IO

对于I/O密集型应用，使用asyncio可以避免线程切换开销，提高并发性能。

import asyncio

async def fetch_data(url):
    # 异步网络请求
    response = await aiohttp.get(url)
    return await response.text()

async def main():
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

使用替代解释器

Jython、IronPython和PyPy-stm等实现没有GIL，但可能缺少一些CPython库支持。