Python并发编程：多线程与多进程实战解析

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在 Python 中，多线程是通过 threading 模块实现的。刚开始我以为多线程能充分利用多核 CPU，但后来发现，由于 GIL（全局解释器锁）的存在，同一时间只有一个线程在执行 Python 字节码，所以 CPU 密集型任务比如哈希计算，用多线程反而提升不大。

但如果你的任务是 I/O 密集型的，比如网络请求、文件读写、区块广播等，多线程就很有用了。这类任务在等待 I/O 的时候，线程会释放 GIL，让其他线程运行，整体效率就提升了。我之前写了个区块下载器，用多线程并发下载多个节点的数据，效率翻倍。

真正想发挥多核性能，还得靠多进程。Python 的 multiprocessing 模块允许我们创建多个进程，每个进程有独立的 Python 解释器和内存空间，绕过了 GIL 的限制。我在做区块验证优化时，把多个交易验证任务分配到不同进程，效率明显提升。

当然，多进程也不是万能的。进程之间的通信和切换开销比线程大，内存占用也更高。我当时处理节点间数据同步时，尝试用进程池控制并发数量，最终在资源消耗和性能之间找到了平衡点。

Python 还有 concurrent.futures 模块，提供了统一的接口来使用线程池和进程池，简化了并发代码的编写。我用它重构了区块广播逻辑，代码更简洁，可读性也更好。

最后说说实际经验：如果你的任务是计算密集型（如哈希爆破、签名验证），优先考虑多进程；如果是网络或磁盘 I/O 相关的，多线程就够用了。当然，也可以结合 asyncio 写异步程序，但那是另一个话题了。

总结一下，多线程适合 I/O 密集型任务，多进程适合 CPU 密集型任务。作为矿工，理解并发模型对提升节点性能、优化挖矿效率帮助很大。希望我的实战经验能对你有所启发。

（编辑：92站长网）

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