threading.py._release_save & socket.py.accept cpu时间

Question

我正在创建一个应用程序，我希望尽可能地限制其资源占用。 我注意到我的应用程序在低负载下平均消耗 4% 的 CPU 使用率，尽管这并不一定意味着坏事，但我想知道这到底来自哪里。

我开始使用分析软件（yappi），虽然所有线程似乎都没有花费太多时间，但有两个例外：

name                                 #n       tsub       ttot       tavg
Thread         1402.. ../lib/python2.6/socket.py.accept:19 340      678.6799.. 
..bmit_listene 1402.. ..n2.6/threading.py._release_save:21 5032     932.8961..

这些方法/类是否已知为“资源密集型”？ 您有与这些相关的任何绩效改进技巧吗？

谢谢，

杰伊

Answer 1

分析器中阻塞调用的时间意义不大。当进行阻塞调用时，线程被挂起并且其他线程运行，当阻塞调用返回时，在其他线程中花费的时间也会添加到被调用函数的总时间中。请参阅：Yappi 的多线程统计

更新：v0.62 支持 CPU 时间分析，有效解决与阻塞函数的多线程分析相关的所有问题。