10 шокирующих фактов о том, как GIL тормозит Python и почему его убирают уже сейчас

Вступление

Python — один из самых популярных языков программирования, но у него есть «скрытый» тормоз, который мешает полностью раскрыть потенциал современных многоядерных процессоров. Этот тормоз называется глобальный интерпретаторный замок (GIL). Пока он существует, потоки Python не могут работать одновременно на разных ядрах, и разработчики вынуждены искать обходные пути. В 2020‑х годах началась активная работа над удалением GIL, и уже сейчас появляются первые прототипы, способные масштабироваться по ядрам без потери совместимости.

Актуальность темы очевидна: в эпоху больших данных, машинного обучения и облачных сервисов каждый лишний процент производительности стоит денег и времени. Поэтому понимание того, как работает GIL, почему он появился и как его планируют убрать, важно не только для «ядерных» разработчиков, но и для всех, кто пишет скрипты, веб‑приложения и аналитические пайплайны.

И в завершение небольшое японское хокку, которое, как ни странно, отражает суть проблемы:

静かな湖に
波紋が広がる
風の音だけ

Тихое озеро —
волны расходятся
только звук ветра.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

В Reddit‑сообществе был опубликован пост, в котором автор привёл автоматическое резюме видео с YouTube о GIL. Кратко изложим основные идеи, но сделаем их более живыми и понятными.

• Конкурентность vs. Параллелизм (1:05) — конкурентность позволяет системе переключаться между задачами, создавая иллюзию одновременного выполнения. Параллелизм же действительно распределяет задачи по разным ядрам процессора.
• Проблема потоков в Python (2:04) — в отличие от большинства языков, потоки Python не работают параллельно, даже на многоядерных машинах, из‑за GIL.
• Гонки и мьютексы (2:17) — совместный доступ к изменяемым данным может привести к «гонкам», когда результат зависит от порядка выполнения. Мьютекс‑замок решает проблему, позволяя только одному потоку работать с переменной.
• Как работает GIL (4:46‑8:37) — CPython написан на C. При создании потока в Python создаётся соответствующий системный поток, но перед выполнением байткода интерпретатор захватывает глобальный мьютекс. Это гарантирует, что только один поток исполняет Python‑код в любой момент.
• Доказательство концепции (9:29) — в видео показан пример реализации Python‑интерпретатора на Rust (Rupor), который масштабируется по ядрам, доказывая, что ограничение принадлежит именно CPython, а не языку.
• Зачем был введён GIL (9:48‑11:09) — Гвидо ван Россум объяснил, что в начале 90‑х годов интерпретатор не был рассчитан на многопоточность, а добавить тонкие мьютексы в каждую структуру было бы слишком сложно. GIL позволил быстро добавить поддержку потоков, когда многопроцессоры были редкостью.
• Почему сейчас убирают GIL (13:16) — с массовым появлением многоядерных процессоров GIL стал серьёзным узким местом. Начинаются работы по его удалению, что откроет возможность реального параллелизма в потоках.

В видео также есть рекламный блок от JetBrains (3:48‑4:42), но он не относится к технической части.

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Суть проблемы проста: GIL заставляет каждый поток «дожидаться своей очереди», даже если процессор свободен. Хакеры‑разработчики обходят это несколькими способами:

• Перенос вычислительно‑тяжёлых участков в C/C++‑расширения (NumPy, PyTorch), которые сами освобождают GIL.
• Использование multiprocessing — создание отдельных процессов, каждый со своим интерпретатором и собственным GIL.
• Запуск внешних сервисов (Spark, Dask) и взаимодействие с ними через сеть.

Тенденции последних лет:

• Рост интереса к альтернативным интерпретаторам (PyPy, Jython, IronPython), где GIL либо отсутствует, либо реализован иначе.
• Развитие проектов, реализующих Python‑интерпретатор на безопасных языках (Rust, Go), что упрощает удаление глобального замка.
• Активные обсуждения в сообществе о том, как избавиться от GIL без потери совместимости и производительности.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

GIL реализован как один глобальный мьютекс в CPython. При каждом переключении потока интерпретатор проверяет, сколько времени поток уже держит замок, и, если превысил квант (по умолчанию 5 мс), освобождает его, позволяя другому потоку взять управление. Это приводит к частым переключениям и потере эффективности, особенно в CPU‑bound задачах.

Экономическая сторона

Для компаний, использующих Python в серверных приложениях, GIL означает необходимость масштабировать сервисы горизонтально (добавлять новые процессы или машины), а не вертикально (добавлять ядра). Это удорожает инфраструктуру.

Образовательная сторона

Многие новички считают, что «потоки в Python работают быстро», и тратят время на отладку гонок, не понимая, что GIL уже защищает их от большинства проблем. Это создаёт ложные ожидания и мешает правильно выбирать инструменты.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типичных сценария.

Кейс 1 — обработка веб‑запросов

Веб‑серверы на Flask или Django часто используют gunicorn с несколькими воркерами‑процессами. Каждый процесс имеет свой GIL, поэтому запросы действительно обрабатываются параллельно, но каждый процесс потребляет отдельную память.

Кейс 2 — научные расчёты

При работе с массивами в NumPy большинство функций написаны на C и освобождают GIL, поэтому можно эффективно использовать threading. Однако, если написать собственный цикл на чистом Python, он будет «заперт» в одном ядре.

Экспертные мнения из комментариев

«…чтобы можно было управлять потоками в Python, а не в C. Тогда вызываемая C‑библиотека может быть написана без знания внутренних деталей Python, и ей не нужно освобождать GIL перед блокирующими операциями ввода‑вывода».

— BosonCollider

«Я использую Python уже 10 лет, и GIL никогда не был ограничивающим фактором. Все мои задачи были I/O‑bound, а для CPU‑bound я использовал NumPy, Torch или multiprocessing. Если этого недостаточно, значит, Python просто не подходит».

— durable‑racoon

«Есть целые классы задач, где Python действительно CPU‑bound. Переход к другим языкам не является оправданием оставлять GIL. Удаление замка откроет новые возможности».

— pip_install_account

«Хотелось бы понять, как им удалось убрать GIL, преодолев сложности, о которых говорил Гвидо. В остальном видео отличное».

— texruska

Из комментариев видно, что мнения разделились: одни считают GIL устаревшим и мешающим, другие — что в реальных проектах он уже не критичен благодаря внешним библиотекам и процессам.

Возможные решения и рекомендации

• Перейти на альтернативные интерпретаторы. PyPy использует JIT‑компилятор и имеет более гибкую модель блокировок.
• Выделять тяжёлые расчёты в C‑расширения. При написании собственных модулей обязательно освобождать GIL с помощью Py_BEGIN_ALLOW_THREADS / Py_END_ALLOW_THREADS.
• Использовать multiprocessing вместо threading. Это увеличивает потребление памяти, но полностью обходится GIL.
• Переходить на асинхронные модели. asyncio позволяет писать конкурентный код без потоков, что особенно эффективно для I/O‑bound задач.
• Следить за экспериментальными ветками CPython. Проекты nogil и pyston уже показывают улучшения в реальных бенчмарках.

Прогноз развития

Ожидается, что в ближайшие 3‑5 лет в основной ветке CPython появятся опции для отключения GIL в определённых сценариях (например, при работе с чисто вычислительными массивами). Появятся более зрелые альтернативные реализации, способные конкурировать с C‑модулями по скорости, но без необходимости писать расширения. В результате Python станет более привлекательным для задач машинного обучения, финансового моделирования и реального времени.

Практический пример (моделирующий ситуацию)

Ниже пример, показывающий, как можно обойти GIL, используя multiprocessing для вычисления суммы квадратов большого диапазона. Мы сравним время выполнения в одном процессе и в четырёх процессах.

import multiprocessing
import time

def sum_of_squares(start: int, end: int) -> int:
    """Вычисляет сумму квадратов чисел от start до end (не включая end)."""
    total = 0
    for i in range(start, end):
        total += i * i
    return total

def worker(task):
    """Обёртка для процесса‑рабочего."""
    start, end = task
    return sum_of_squares(start, end)

if __name__ == "__main__":
    N = 10_000_000          # общий объём работы
    CPU_COUNT = 4           # количество процессов
    chunk = N // CPU_COUNT  # размер части для каждого процесса

    # Формируем задачи: диапазоны индексов
    tasks = [(i * chunk, (i + 1) * chunk) for i in range(CPU_COUNT)]

    # Запуск в одном процессе (контроль)
    t0 = time.time()
    result_single = sum_of_squares(0, N)
    t1 = time.time()
    print(f"Однопоточный результат: {result_single}, время: {t1 - t0:.2f} с")

    # Запуск в нескольких процессах
    t0 = time.time()
    with multiprocessing.Pool(CPU_COUNT) as pool:
        results = pool.map(worker, tasks)
    total = sum(results)
    t1 = time.time()
    print(f"Многопроцессный результат: {total}, время: {t1 - t0:.2f} с")

В этом коде каждый процесс получает свою часть диапазона и работает независимо, без участия GIL. На четырёх ядрах время выполнения обычно в 3‑4 раза меньше, чем в однопоточном варианте.

Заключение

GIL — это исторический компромисс, который сегодня уже не оправдан в эпоху многоядерных процессоров. Удаление замка открывает путь к реальному параллелизму в Python, делает язык более конкурентоспособным и упрощает разработку высокопроизводительных систем. Пока полное удаление GIL не стало стандартом, разработчикам рекомендуется использовать проверенные обходные пути: C‑расширения, multiprocessing, асинхронность и альтернативные интерпретаторы. Следите за новостями проекта CPython — в ближайшие годы мы увидим значительные изменения, которые сделают Python ещё более мощным инструментом.