蟒多個線程性能

我有一個服務器10個的CPU內核，當我跑下面的代碼，其中一個線程時，CPU核心用法之一爲100％：蟒多個線程性能

def fun(): 
    while 1: 
     pass

但是當我使用5個線程運行相同的代碼，有5個CPU核心使用率分別爲：30％，20％，15％，25％，12％。

爲什麼不是5個CPU使用率分別爲100％？如果多個python線程不能完全使用CPU，多線程應該如何比一個線程更快？

來源

2015-09-06 Jack

這可能是因爲[Global Interpreter Lock]（https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock）。根據你的問題，你可以通過'multiprocessing'來解決它。 – mgilson

你所描述的是典型的瓶頸，當更多的內核試圖訪問單個鎖時，它會變得更加現實。正如mgilson提到的，這是GIL的許多實現中存在的副作用。 Python中的GIL保證一次只有一個線程執行Python字節碼。這是歷史原因。但正如羅蘭在評論中也提到的那樣，GIL使得垃圾回收器的調試更容易。有像IronPython這樣的實現，雖然沒有GIL。

Python 2和Python 3有不同的方法如何線程獲取GIL。

的Python 2：http://www.dabeaz.com/python/GIL.pdf

的Python 3：http://www.dabeaz.com/python/NewGIL.pdf

一種解決方案是獨立產卵Python解釋。他們作爲獨立的流程工作，可以做自己的工作。 multiprocessing模塊可以幫助你。

來源

2015-09-06 02:03:31 HelloWorld

「避免**的一種解決方案」？可能你的意思是「一種可能的解決方案」。 –

我編輯了答案，我相信@AndreaCorbellini是正確的。 –

那些歷史原因是，現在仍然是非常實用*和*有效*。讓GIL使垃圾收集代碼變得簡單很多（它不是線程安全的，但必須沒有GIL）。刪除GIL的願望已經出現了好幾次，但沒有人管理它，[出於以下原因]（https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock）。 –

蟒多個線程性能

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