为什么在python3中，很小的检查间隔不会降低CPU密集型多线程的速度？

在阅读之后，我认为一个小的间隔将导致更多的线程睡眠/唤醒操作，然后总的执行时间应该更长。我错了吗

测试环境：四核Ubuntu16.04 python3.5。

是的，你是对的。 较低的切换间隔意味着将有更频繁的针对GIL的条件轮询，以查看是否可以获得GIL。 由于GIL，我们无法并行运行线程，因此更频繁的上下文切换实际上会损害我们的性能

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如果您想提高系统的性能，您必须使用解决方案。

请注意，整个任务只需1秒左右。因此，如果开关间隔为0.001秒，那么总共只有大约1/0.001=1000个开关。每个开关的成本（以“C速度”发生）更自然地以微秒来衡量，而不是以毫秒来衡量，因此与总的1秒运行时间相比，一千个开关仍然便宜

要查看更多效果，请尝试将切换间隔设置为

1e-6

在现实生活中，线程切换的实际成本通常是相关的成本：一个线程获得足够的时间来填充硬件指令和数据缓存，然后被切换出去，新线程首先在不同级别上遭受缓存未命中。您的示例没有任何这些开销（每个线程使用的代码和数据相对较小，两个线程的内容甚至可以同时放在一级缓存中）

from threading import Thread

def countdown(start, end):
    while end > start:
        end -= 1

def multi_thread(n):
    t1 = Thread(target=countdown, args=(0, n // 2))
    t2 = Thread(target=countdown, args=(n // 2, n))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    import sys

    sys.setswitchinterval(1)
    print(timeit.timeit("""import gil;gil.multi_thread(10000000);""", number=1))
    # 1.07s
    sys.setswitchinterval(0.001)
    print(timeit.timeit("""import gil;gil.multi_thread(10000000);""", number=1))
    # 1.09s