Python多进程能否突破GIL限制实现多CPU并行？每个进程是否拥有独立的GIL？

vueper 1楼

多进程没有 GIL 限制

wuwangju 2楼

核心答案：

是的，Python多进程可以突破GIL限制实现多CPU并行，并且每个进程都拥有自己独立的GIL。

详细解释：

GIL（全局解释器锁）是CPython解释器中的一个机制，它确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这导致多线程程序在CPU密集型任务上无法有效利用多核CPU。

多进程通过创建多个独立的Python解释器进程来绕过这个限制。因为每个进程都是独立的操作系统进程，它们拥有：

自己独立的内存空间
自己独立的Python解释器实例
因此，每个进程都有自己的GIL

这样，多个进程就可以真正并行地在多个CPU核心上同时执行Python代码，实现真正的并行计算。

代码示例（CPU密集型任务对比）：

import multiprocessing
import threading
import time

def cpu_bound_task(n):
    """模拟CPU密集型计算"""
    count = 0
    for i in range(n):
        count += i * i
    return count

def test_threads():
    """多线程版本 - 受GIL限制"""
    threads = []
    start = time.time()
    
    for _ in range(4):
        t = threading.Thread(target=cpu_bound_task, args=(10000000,))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for t in threads:
        t.join()
    
    print(f"多线程耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

def test_processes():
    """多进程版本 - 突破GIL限制"""
    processes = []
    start = time.time()
    
    for _ in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_bound_task, args=(10000000,))
        processes.append(p)
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()
    
    print(f"多进程耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

if __name__ == "__main__":
    print("=== CPU密集型任务测试 ===")
    test_threads()    # 通常耗时较长，因为GIL导致线程无法并行
    test_processes()  # 通常耗时较短，多个进程真正并行执行

运行结果分析：