Python 当一个线程占用100%的CPU时，多线程应用程序挂起

该应用程序是用Python2.7编写的，在Ubuntu 14.04上运行

它运行50个线程，一个线程占用所有CPU（100%的使用率在htop中显示），其他线程永远没有机会继续执行。调度程序似乎无法更改为其他线程。这正常吗

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我应该尝试使用进程而不是线程吗？我认为，因为使用多处理，我可以使用更多的cpu。

如果您知道哪个线程占用cpu，请尝试插入

time.sleep(0)

在它的主回路的某个地方。这将导致它屈服于另一个可用线程

那根线在做什么工作？它在做IO吗？Python线程在IO绑定的任务上工作得最好。对于CPU限制的任务，可能永远不允许另一个线程运行。

是的，这可能是在您的案例中推荐的实现方法。或者，您可以尝试重写挂起的线程，这样它就不会占用太多CPU（取决于挂起的原因，很可能会计算一些内容）。或者至少按照@user5402的建议不时运行

time.sleep（0）

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另外，您可能会发现有用的

事实上我有很多时间。在线程代码上睡眠（0），但我想要一种更一致的方式。当您使用

多处理

时，会创建相应数量的系统进程，每个进程独立工作，它是一个单独的python解释器，彼此之间没有隐式关系。当然，这种情况下的问题是让它们能够互操作（即交换数据、同步状态、收集结果等），如果python进程占用100%的CPU会发生什么。它需要100%的单核（或真正的多处理器系统中的单处理器），其他核/处理器可用于其他进程。如果您的任务可以很好地并行化（即，可以将其拆分为许多几乎独立的任务，不需要同步，或者等待IO或其他“共享资源”，那么理论上您可以获得4倍的加速。当然，现实生活中的任务很少适合这些条件，但您始终可以发明更好的算法：），您已经说过，您的应用程序在4CPU系统中使用50个线程。这对我来说听起来很奇怪，因为CPU密集型任务不能以这样的比例有效地处理（同时运行的线程/进程不超过4个，所以其余46个必须等待）。如果你用这种方式处理传入连接，那么你应该考虑<代码> AcsiCIO < /代码>，通常它是一个更合理的互联网服务解决方案。即使进程根本没有锁，50/4只是系统调度器W/O的额外工作量。当然是YMMV，但我的经验告诉我，实施作业队列并将处理器数量限制在接近可用CPU内核的数量通常更为合理。理论上，它们正在执行网络和IO绑定的任务。。。但我最近遇到了一个问题，因为一个bug占用了大量CPU，不允许其他线程执行。所以理论上线程看起来是最好的选择，但我希望应用程序能够在这种情况下做出反应。例如，终止耗时太长的进程。