CPython 解释器的核心痛点始终围绕着全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）。GIL 是一把互斥锁，其根本目的在于保护 CPython 的内存管理免受多线程竞争破坏。由于 CPython 依赖引用计数（Reference Counting）实现垃圾回收，若无 GIL 保护，并发对对象引用计数的增减将引发严重的内存泄漏或提前释放（Use-After-Free）。GIL 的存在导致哪怕在拥有 64 核心的现代 CPU 上，纯 Python 多线程程序在执行 CPU 密集型任务时，其吞吐量不仅无法翻倍，甚至会由于线程反复争抢锁与上下文切换而导致性能低于单线程。在演进路线上，社区历经数年探索：历史方案：利用 multiprocessing 开启独立子进程避开 GIL，但面临高昂的进程创建成本与复杂的跨进程通信（IPC/Shared Memory）开销。PEP 684 与 PEP 554（Subinterpreters）：在单一进程内支持多个完全隔离的解释器实例。每个子解释器拥有独立的 GIL、类型系统与内存堆，通过高效的通道通信，兼具轻量级与真正的多核并行能力。PEP 703（Free-threaded CPython / No-GIL）：在 Python 3.13 中作为实验性功能正式落地。该方案通过引入 Mimalloc 细粒度内存分配器、偏向引用计数（Biased Reference Counting）与延迟引用计数（Deferred Reference Counting）技术，彻底将 GIL 从解释器中剥离，为 Python 开启了真正的多核原生多线程时代。