在这篇博文的评论中，有一个评论提到了为什么IronPython或Jython很容易摆脱GIL的原因，这是因为CPython使用引用计数，而其他两个虚拟机使用垃圾回收器。具体的机制我不太清楚，但这听起来像是一个合理的原因。

当你在线程之间不加节制地共享对象时，确定没有任何引用指向特定对象的时间是相对困难的。使用全局锁的引用计数是一种（昂贵的）方法。解决这个问题的另一种方式是只允许一个线程同时持有对象的引用，这将使大部分活动在线程本地进行，但会增加线程间通信的难度。个人认为，高性能计算使用处理器间的消息传递而不是共享内存，这是有意义的，并且出于可伸缩性的原因...

嗯，基本上，有两种类型的垃圾回收：标记和清除（或者叫停止和复制，或者你的具体实现如何称呼）。JVM目前使用了两者的组合（代际垃圾回收）。因此，Java应该遇到与Python同步引用计数器的相同问题吗？

解决这个问题的方法是使用垃圾回收器来管理内存，而不是依赖引用计数。垃圾回收器可以跟踪和管理对象的引用，当没有引用指向一个对象时，垃圾回收器会自动释放该对象的内存。这样可以避免多线程环境下的引用计数同步问题，提高程序的并发性能。

以下是Java中使用垃圾回收器的示例代码：

public class MyClass {
    private Object myObject;
    public void setMyObject(Object object) {
        this.myObject = object;
    }
    public Object getMyObject() {
        return myObject;
    }
    public static void main(String[] args) {
        MyClass obj1 = new MyClass();
        MyClass obj2 = new MyClass();
        obj1.setMyObject(obj2);
        obj2.setMyObject(obj1);
        // Both obj1 and obj2 have references to each other
        // However, since there are no other references to obj1 and obj2 outside of this scope,
        // the garbage collector can determine that they are no longer needed and free their memory
        obj1 = null;
        obj2 = null;
        // At this point, the garbage collector can safely collect obj1 and obj2
    }
}

通过使用垃圾回收器，Java可以更好地管理对象的引用和内存，避免了Python中的GIL问题。

JVM（至少是HotSpot）的确有类似于"全局解释锁（GIL）"的概念，只是锁的粒度更细，这主要归功于HotSpot中更先进的垃圾回收机制。

在CPython中，GIL是一个大锁（虽然可能不完全准确，但为了争论的方便可以这么说），而在JVM中，锁更加分散，具体取决于使用的地方。

例如，可以看一下HotSpot代码中的vm/runtime/safepoint.hpp，这是一个有效的屏障。一旦到达安全点，整个VM就会停止执行Java代码，就像Python VM在GIL上停止执行一样。

在Java世界中，这样的VM暂停事件被称为"停止整个世界"，在这些点上，只有符合特定条件的本地代码可以自由运行，而其他部分的VM都已经停止。

此外，Java中缺乏粗粒度锁使得JNI编写更加困难，因为JVM对FFI调用的环境提供的保证较少，而这是CPython相对较容易实现的一件事情（虽然不如使用ctypes容易）。

以下是Java没有GIL的原因以及Python为什么如此需要GIL的解决方法：

在Java中，没有GIL的主要原因是JVM使用了更先进的垃圾回收机制和锁粒度更细的机制。这使得在Java中能够更好地支持多线程并发执行。

垃圾回收机制是Java中的一个重要特性，它可以自动管理内存的分配和释放。JVM的垃圾回收器可以在后台运行，不影响Java代码的执行。而CPython中的垃圾回收机制相对较简单，需要使用GIL来保证在垃圾回收期间不会发生并发访问的问题。

另外，JVM中的锁粒度更细，可以更好地支持多线程并发执行。在Java中，锁可以应用于不同的对象和代码块，使得不同线程可以同时执行不同的代码段。而在CPython中，由于GIL的存在，同一时刻只能有一个线程执行Python代码，这导致了Python中多线程程序的性能问题。

为了解决Python中GIL带来的性能问题，可以使用一些解决方案。例如，可以使用多进程代替多线程，每个进程都有自己的解释器和GIL，可以并行执行Python代码。另外，可以使用C扩展来替代Python代码的关键部分，因为C扩展不受GIL的限制，可以实现真正的并行执行。

总结一下，Java没有GIL的原因是JVM使用了更先进的垃圾回收机制和锁粒度更细的机制。而Python需要GIL的原因是CPython的垃圾回收机制相对简单，需要使用GIL来保证并发访问的安全性。为了解决GIL带来的性能问题，可以使用多进程替代多线程，或者使用C扩展来实现并行执行。

为什么Java虚拟机中没有GIL？为什么Python非常需要GIL？

Python语言本身不需要GIL，这就是为什么它可以完美地在Java虚拟机（Jython）和.NET平台（IronPython）上实现，并且这些实现可以进行多线程操作。然而，CPython作为一种流行的Python实现，一直使用GIL来简化编码（特别是垃圾回收机制的编码）以及集成非线程安全的C编码库（以前有很多这样的库存在）。

Unladen Swallow项目是一个野心勃勃的项目，计划为Python开发一个无GIL的虚拟机。他们打算通过实现一种更复杂的垃圾回收系统来实现这一目标，类似于IBM的Recycler（Bacon等人，2001）。

老实说，Bartosz，关于去除GIL的旧尝试，确实存在很多开销（我记得是一个因子2）。1999年，Greg Stein对此进行了测量。基于引用计数的垃圾回收是主要问题，强制进行细粒度锁定，导致巨大的开销。因此，一种更先进的垃圾回收系统对于解决这个问题至关重要。

Unladen Swallow团队已经放弃了去除GIL的计划。

除了Unladen Swallow和CPython之外，还有PyPy、Jython和IronPython。后两者没有GIL，但使用multiprocessing模块可以绕过GIL，并且更安全。

这些替代方案提供了解决GIL问题的方法。