Web 应用大多是 IO 密集型的，利用 Ruby 多进程+多线程模型将能大幅提升系统吞吐量。其原因在于：当Ruby 某个线程处于 IO Block 状态时，其它的线程还可以继续执行。但由于存在 Ruby GIL (Global Interpreter Lock)，MRI Ruby 并不能真正利用多线程进行并行计算。JRuby 去除了 GIL，是真正意义的多线程，既能应付 IO Block，也能充分利用多核 CPU 加快整体运算速度。
上面说得比较抽象，下面就用例子一一加以说明。
Ruby 多线程和 IO Block
先看下面一段代码（演示目的，没有实际用途）：
def func1
puts "sleep 3 seconds in func1\n"
sleep(3)
end
def func2
puts "sleep 2 seconds in func2\n"
sleep(2)
end
def func3
puts "sleep 5 seconds in func3\n"
sleep(5)
end
func1
func2
func3
代码很简单，3 个方法，用 sleep 模拟耗时的 IO 操作。 运行代码（环境 MRI Ruby 1.9.3） 结果是：
real 0m11.681s
user 0m3.086s
sys 0m0.152s
比较慢，时间都耗在 sleep 上了，总共花了 10 多秒。
采用多线程的方式，改写如下：
def func1
puts "sleep 3 seconds in func1\n"
sleep(3)
end
def func2
puts "sleep 2 seconds in func2\n"
sleep(2)
end
def func3
puts "sleep 5 seconds in func3\n"
sleep(5)
end
threads = []
threads << Thread.new { func1 }
threads << Thread.new { func2 }
threads << Thread.new { func3 }
threads.each { |t| t.join }
运行的结果是：
real 0m6.543s
user 0m3.169s
sys 0m0.147s
总共花了 6 秒多，明显快了许多，只比最长的 sleep 5 秒多了一点。
上面的例子说明，Ruby 的多线程能够应付 IO Block，当某个线程处于 IO Block 状态时，其它的线程还可以继续执行，从而使整体处理时间大幅缩短。
Ruby GIL 的影响
还是先看一段代码（演示目的）：
require 'securerandom'
require 'zlib'
data = SecureRandom.hex(4096000)
16.times { Zlib::Deflate.deflate(data) }
代码先随机生成一些数据，然后对其进行压缩，压缩是非常耗 CPU 的，在我机器(双核 CPU, MRI Ruby 1.9.3)运行结果如下：
real 0m8.572s
user 0m8.359s
sys 0m0.102s
更改为多线程版本，代码如下：
require 'securerandom'
require 'zlib'
data = SecureRandom.hex(4096000)
threads = []
16.times do
threads << Thread.new { Zlib::Deflate.deflate(data) }
end
threads.each {|t| t.join}
多线程的版本运行结果如下：
real 0m8.616s
user 0m8.377s
sys 0m0.211s
从结果可以看出，由于 MRI Ruby GIL 的存在，Ruby 多线程并不能重复利用多核 CPU，使用多线程后整体所花时间并不缩短，反而由于线程切换的影响，所花时间还略有增加。
JRuby 去除了 GIL
使用 JRuby (我的机器上是 JRuby 1.7.0)运行 gil1.rb 和 gil2.rb，得到很不一样的结果。
real 0m12.225s
user 0m14.060s
sys 0m0.615s
real 0m7.584s
user 0m22.822s
sys 0m0.819s
总结：Ruby 多线程可以在某个线程 IO Block 时，依然能够执行其它线程，从而降低 IO Block 对整体的影响，但由于 MRI Ruby GIL 的存在，MRI Ruby 并不是真正的并行执行，JRuby 去除了 GIL，可以做到真正的多线程并行执行。
