我有一个用 python 编写的系统，它使用由具有不同经验水平的开发人员编写的插件来处理大量数据。
基本上，应用程序会启动多个工作线程，然后向它们提供数据。每个线程确定用于某个项目的插件并要求它处理该项目。插件只是一个定义了特定功能的 python 模块。处理通常涉及正则表达式，并且不应超过一秒左右。
有时，其中一个插件需要 分钟 才能完成，整个时间内 CPU 都占用 100%。这通常是由次优正则表达式与暴露效率低下的数据项配对引起的。
这就是事情变得棘手的地方。如果我怀疑罪魁祸首是谁，我可以检查它的代码并找出问题所在。然而，有时我并没有那么幸运。
如果不将整个架构重写为多处理，我有什么办法可以找出谁在占用我所有的 CPU？
已添加:在回答一些评论时:
在 python 中分析多线程代码没有用，因为分析器测量的是总函数时间而不是事件 cpu 时间。试试 cProfile.run('time.sleep(3)') 看看我的意思。 (归功于 rog [最后评论])。
单线程之所以棘手，是因为 20,000 项中只有一项导致了问题，而且我不知道是哪一项。运行多线程允许我在大约一个小时内处理 20,000 个项目，而单线程可能需要更长的时间(涉及大量网络延迟)。还有一些我现在不想讨论的并发症。
也就是说，尝试序列化调用插件的特定代码是个不错的主意，这样一个插件的时序就不会影响其他插件的时序。我会尝试并报告。
最佳答案
你显然不需要多线程，只需要并发，因为你的线程不共享任何状态:
尝试多处理而不是多线程
单线程/N个子进程。 在那里你可以为每个请求计时，因为没有 GIL 被保留。
另一种可能性是摆脱多个执行线程并使用基于事件的网络编程(即使用扭曲)
关于python - 在多线程python中查找cpu-hogging插件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1031425/
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