问为什么是环球翻译锁？

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通常，对于任何线程安全问题，您都需要使用锁来保护内部数据结构。这可以通过不同级别的粒度来完成。

• 您可以使用细粒度锁定，其中每个单独的结构都有自己的锁。
• 您可以使用粗粒度锁定，其中一个锁保护一切( GIL方法)。

每种方法都有不同的优缺点。细粒度锁定允许更大的并行性--两个线程在不共享任何资源时可以并行执行。然而，行政管理费用要大得多。对于每一行代码，您可能需要获取和释放几个锁。

粗粒度方法正好相反。两个线程不能同时运行，但是单个线程会运行得更快，因为它没有做那么多的簿记工作。最终，它归结为在单线程速度和并行性之间的权衡。

有几次尝试删除python中的GIL，但是单线程计算机的额外开销通常太大。由于锁争用，有些情况下即使在多处理器机器上也可能会慢一些。

其他被编译成字节码的语言是否采用了类似的机制？

它是不同的，它可能不应该被视为语言属性，而应该被视为实现属性。例如，有一些Python实现，比如Jython和IronPython，它们使用底层VM的线程方法，而不是GIL方法。此外，下一个版本的Ruby看起来正在移动奔向引入一个GIL。

以下是来自官方Python/C API参考手册的

Python解释器并不完全是线程安全的。为了支持多线程Python程序，在安全访问Python对象之前，当前线程必须持有一个全局锁。没有锁，即使是最简单的操作也可能在多线程程序中造成问题:例如，当两个线程同时增加同一对象的引用计数时，引用计数可能只增加一次而不是两次。 因此，只有获得全局解释器锁的线程才能操作Python对象或调用Python/ call函数。为了支持多线程Python程序，解释器定期释放并重新获取锁--默认情况下，每100个字节码指令(这可以用sys.setcheckinterval()进行更改)。锁也会被释放并重新获取，可能会阻塞I/O操作，比如读取或写入文件，以便在请求I/O的线程等待I/O操作完成时，其他线程可以运行。

我认为它很好地概括了这个问题。

全局解释器锁是一种大型互斥锁，它可以保护参考计数器不被冲洗.如果您正在编写纯python代码，这一切都发生在幕后，但是如果将Python嵌入到C中，则可能必须显式地获取/释放锁。

此机制与编译为字节码的Python无关。Java不需要它。实际上，Jython (编译到jvm的python)甚至不需要它。

另见这个问题