在Python PEP 703文章中提到，Python有望告别Global Interpreter Lock (GIL)。文章作者Sam Gross来自Facebook，同时他也是NoGIL项目的作者，关于这个项目的说明可以看这个Google的文档或者Github。
这篇文章对GIL的讲解还是很不错的。基于CPython解释器的Python多线程在执行时，由于GIL锁的限制，任意时刻只会有一个python线程在执行，对于单线程程序几乎没有什么影响，但对于多线程来说会造成性能瓶颈。Nogil这个项目就是来解决python多线程下GIL的问题，在没有GIL，能够充分发挥并行化带来的好处。
本文主要记录下Nogil项目中引用计数的修改。CPython在没有GIL的情况下，是非线程安全的，即多线程的情况下，程序不会按照预期的行为去执行。最简单的方式是将非原子（non-atomic）的操作替换成原子操作，但是这会需要很大的成本，文章提到这种方式会导致性能下降约60%。在Nogil项目中使用了Choi 等人在2018年提出的biased reference counting (BRC)方案，原理很简单，因为大部分对象都是在单个线程中被修改，少数是在多线程中被修改，而且non-deferred RC中原子操作耗时，所以就要想办法减少原子操作。于是，BRC中将操作对象的线程分为两种，创建这个对象的线程为owning thread，其它使用该对象的线程为other threads，同时reference counting也分为local和shared。
owning thread使用非原子指令修改local计数，而其它线程的只能用原子指令修改shared引用计数，当local计数变为0时owning thread需要放弃对象的所有权。
上图中的figure 4显示了swift语言中，采用引用计数（RC）的对象头结构，32bit用于计数，剩下34bit保留用于弱引用和记录对象状态。Figure 5中BRC方案将64bit分为Biased和Shared两部分，Biased部分用于owning thread，TID代表线程id，其它线程的操作将在Shared中记录，详细字段说明请参看论文。
关注字段大小会发现，原来的计数有30bits，BRC中的计数只用了14bits，论文中也说明14bits用于计数已经足够。