什么'；如果将Check Interval设置为100000，那么新旧GIL（Python3.2之前/之后）之间的区别是什么？

我试图找到新旧GIL之间的差异，使用Python2.6.4和Python3.2，基于。我运行了下面的线程代码

import time
import threading
import dis

def f(a, N):
    for i in range(N):
        a[i%3]+= i

def main():
    a1= [1, 2, 3]
    a2= [4, 5, 6]
    m= 1000*1000
    N= 50

    for i in range(5, N + 1, 5):        
        t1= threading.Thread(target=f, args=(a1, i * m))
        t2= threading.Thread(target=f, args=(a2, i * m))

        start_time = time.time()

        t1.start()
        t2.start()
        t1.join()
        t2.join()

        end_time = time.time()
        print(2 * i * m, end_time - start_time)

main()

得到了一些结果，如下图所示。（图中提到的顺序代码与上面的线程代码类似，但它是单线程的，所以我不在这里包括它）

在Python2上运行sys.setcheckinterval（100000）时，检查间隔从默认值100更改为100000。有了这个变化，2.6.4版本的多核CPU上的线程代码的性能会更好。事实上，它与运行3.2没有什么不同

如果是这样，为什么3.2中的新GIL更好？它到底有什么不同

谢谢。

为什么新吉尔更好 新的GIL旨在克服CPU绑定线程导致IO绑定线程不足的问题。在多核环境中，旧的GIL倾向于支持CPU绑定线程而不是IO绑定线程，因为它允许CPU绑定线程连续获取GIL。在新的GIL中，一个线程不能连续执行，即使它碰巧获得了GIL（它最终必须释放它）。一个线程将无法运行其字节码，直到它等待一定的持续时间（这反过来会让另一个线程获取GIL）

简而言之，如果你想看看新的GIL是否比旧的好：使用IO绑定线程。你会发现反应能力提高了

通常，Python应用程序执行IO绑定的任务。如果您想运行CPU绑定的代码，可以通过C扩展运行单独的线程（您需要释放GIL并在使用C代码完成后重新获取它）

关于旧GIL中间隔从100增加到100000时的性能提升 根据我的分析，线程会在每100个滴答声后释放旧的GIL，这意味着每100个滴答声后会从用户空间切换到内核空间，并且它会继续，直到线程完成OS调度器分配的时间片。当您将刻度增加到100000时，线程不会释放GIL（因此没有用户到内核的切换），而是会完全利用CPU（在其时间段内），因此您可能会发现性能提升，因为另一个线程也是CPU受限的（它也会在其时间段内完全利用CPU）

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但是，如果另一个线程恰好是IO绑定的线程，它将受到影响，其响应能力将下降。

如果没有您的代码，图表将一无所获。@klaud。对此我很抱歉。我已经包括了代码！