python multi_Python multi-process VS multi-thread （多核CPU利用率）

现在用python开发服务器代码，因此简单对比了一下其multi-process和multi-thread的CPU利用率

对比图(top命令)，结论：python(cpython)由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源，如果服务器为多核，请考虑使用multi-process提升性能

多进程( multi-process)

多线程(multi-thread)

源代码

多进程( multi-process)

import multiprocessing

def thread_func():

print "thread in"

while True:

pass

if __name__ == "__main__":

t1 = multiprocessing.Process(target = thread_func)

t1.start()

t2 = multiprocessing.Process(target = thread_func)

t2.start()

t1.join()

t2.join()

多线程(multi-thread)

from threading import Thread

def thread_func():

print "thread in"

while True:

pass

if __name__ == "__main__":

t1 = Thread(target = thread_func)

t1.start()

t2 = Thread(target = thread_func)

t2.start()

t1.join()

t2.join()