GIL nedir ve eşzamanlılığı nasıl etkiler?

Question

Accepted Answer

**GIL** (Global Interpreter Lock), CPython (Python'un standart uygulaması) içinde bir mutex olup, **aynı anda yalnızca bir iş parçacığının Python bytecode'u yürütmesine izin verir**. Bu, Python iş parçacıklarının birden fazla CPU çekirdeğinde Python kodunu gerçek paralel şekilde çalıştıramayacağı anlamına gelir — bu, eşzamanlılık için önemli bir noktadır.

## GIL'in pratikte anlamı

```text
Even with multiple threads on a multi-core CPU:
  Only ONE thread runs Python bytecode at any instant.
→ Threading does NOT give CPU-bound parallelism in CPython.
```

## Temel fark: CPU-bound vs I/O-bound

```python
import threading

# ❌ CPU-bound work with threads — NO speedup (GIL serializes them)
def cpu_task():
    sum(i * i for i in range(10_000_000))   # heavy computation
# 4 threads doing this run essentially as slow as 1 (GIL contention)

# ✅ I/O-bound work with threads — REAL benefit
def io_task():
    response = requests.get(url)   # waits on network — RELEASES the GIL while waiting
# while one thread waits on I/O, the GIL is freed for others → concurrency works
```

Önemli fark: GIL **I/O sırasında serbest bırakılır** (ağ, dosya, sleep) ve birçok C uzantısı içinde. Bu nedenle iş parçacıkları **I/O-bound** çalışma için *yardımcı olur* (birden fazla bekleme örtüşür), ancak **CPU-bound** çalışma için *yardımcı olmaz* (GIL hesaplamayı sıraya sokar).

## CPU-bound çalışma için GIL'i aşma

```python
from multiprocessing import Pool

# ✅ multiprocessing uses separate PROCESSES, each with its own GIL → true parallelism
with Pool(4) as p:
    results = p.map(cpu_task, data)   # runs on 4 cores genuinely in parallel
```

CPU-bound paralellik için **`multiprocessing`** (ayrı işlemler tek GIL'i atlatır) veya kütüphaneler (NumPy, vb.) kullanın; ağır işleri C'de GIL serbest durumda çalıştırırlar.

## Karar rehberi

```text
I/O-bound (network, files, DB)  → threading or asyncio (GIL released on I/O)
CPU-bound (computation)          → multiprocessing (or C-extension libraries)
```

## Gelecek

```text
Python 3.13+ introduces an EXPERIMENTAL free-threaded (no-GIL) build,
and work continues to reduce the GIL's impact — but it remains the default reality.
```

## Neden önemli

GIL, Python'un en önemli — ve en yanlış anlaşılan — özelliklerinden biridir.

Bu, CPU ağırı çalışma için iş parçacıkları kullanmanın *neden* hızlanma sağlamadığını (yaygın bir hata) ve doğru eşzamanlılık aracının neden iş yüküne bağlı olduğunu açıklar: **I/O-bound için threading/asyncio** (GIL bekleme sırasında serbest bırakılır) ve **CPU-bound için multiprocessing** (gerçek paralellik için ayrı işlemler).

GIL hakkında yanlış anlaşılma, etkin olmayan eşzamanlılık koduna yol açar.

Bunu bilmek — ve bunu yönlendiren I/O-vs-CPU kararını — gerçekten performans gösteren eşzamanlı Python yazmak için gereklidir.