我正在使用 python 2.7 在 gae 上开发一个应用程序，ajax 调用从 API 请求一些数据，单个请求可能需要大约 200 毫秒，但是当我打开两个浏览器并在非常接近的时间发出两个请求时，它们需要不止是它的两倍，我已经尝试将所有内容都放在线程中但是它没有用..(当应用程序在线时会发生这种情况，而不仅仅是在开发服务器上)
所以我写了这个简单的测试，看看这是否是 python 中的一般问题(在繁忙等待的情况下)，这里是代码和结果:
def work():
t = datetime.now()
print threading.currentThread(), t
i = 0
while i < 100000000:
i+=1
t2 = datetime.now()
print threading.currentThread(), t2, t2-t
if __name__ == '__main__':
print "single threaded:"
t1 = threading.Thread(target=work)
t1.start()
t1.join()
print "multi threaded:"
t1 = threading.Thread(target=work)
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=work)
t2.start()
t1.join()
t2.join()
在 mac os x，core i7(4 核，8 线程)，python2.7 上的结果:
single threaded:
<Thread(Thread-1, started 4315942912)> 2011-12-06 15:38:07.763146
<Thread(Thread-1, started 4315942912)> 2011-12-06 15:38:13.091614 0:00:05.328468
multi threaded:
<Thread(Thread-2, started 4315942912)> 2011-12-06 15:38:13.091952
<Thread(Thread-3, started 4323282944)> 2011-12-06 15:38:13.102250
<Thread(Thread-3, started 4323282944)> 2011-12-06 15:38:29.221050 0:00:16.118800
<Thread(Thread-2, started 4315942912)> 2011-12-06 15:38:29.237512 0:00:16.145560
这太令人震惊了!!如果单个线程需要 5 秒来执行此操作。我认为同时启动两个线程将花费相同的时间来完成两个任务，但它花费的时间几乎是原来的三倍。这使得整个线程的想法变得毫无用处，因为按顺序做会更快!
我在这里错过了什么..
最佳答案
David Beazley gave a talk在 PyCon 2010 上关于这个问题。 正如其他人已经指出的那样，对于某些任务，使用线程尤其是多核可能会导致性能低于单线程执行的相同任务。 Beazley 发现，问题与具有 "GIL battle" 的多个内核有关。 :
为避免 GIL 争用，让任务在单独的进程而不是单独的线程中运行可能会获得更好的结果。 multiprocessing模块提供了一种方便的方法来做到这一点，特别是因为多处理 API 与线程 API 非常相似。
import multiprocessing as mp
import datetime as dt
def work():
t = dt.datetime.now()
print mp.current_process().name, t
i = 0
while i < 100000000:
i+=1
t2 = dt.datetime.now()
print mp.current_process().name, t2, t2-t
if __name__ == '__main__':
print "single process:"
t1 = mp.Process(target=work)
t1.start()
t1.join()
print "multi process:"
t1 = mp.Process(target=work)
t1.start()
t2 = mp.Process(target=work)
t2.start()
t1.join()
t2.join()
产量
single process:
Process-1 2011-12-06 12:34:20.611526
Process-1 2011-12-06 12:34:28.494831 0:00:07.883305
multi process:
Process-3 2011-12-06 12:34:28.497895
Process-2 2011-12-06 12:34:28.503433
Process-2 2011-12-06 12:34:36.458354 0:00:07.954921
Process-3 2011-12-06 12:34:36.546656 0:00:08.048761
附言。正如 zeekay 在评论中指出的那样，GIL 之战仅对 CPU 密集型任务而言是严峻的。对于 IO-bound 任务，这应该不是问题。
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