最近上的專案有TPS要求，序列程式碼不滿足當前需求，需要改成多執行緒，就查了下Python的多執行緒，不查不知道，一查嚇一跳.

第一，Python是一種動態語言，我的理解是，執行到某一行的時候，才是知道編譯成機器碼，而不行C、JAVA等 靜態語言那樣事先編譯好再執行，這有一個顯著的問題：執行效率低

第二，Python有一個GIL，全稱，全域性直譯器鎖，為了解決多執行緒之間資料完整性和狀態同步的最簡單方法自然就是加鎖，就是因為這個超級大鎖的存在，某一個執行緒執行的時候，其他執行緒處於阻塞狀態，這將嚴重影響多執行緒執行效率，甚至可以認為Python就是個單執行緒的程式。有時候用多執行緒的解決方案甚至比序列程式碼還要慢。

第三，引入多執行緒之後，安裝的pylucene報錯：RuntimeError: attachCurrentThread() must be called first，大致意思是在啟動執行緒時候沒繫結執行緒，解決辦法如下：

vm_env = lucene.initVM(vmargs=['-Djava.awt.headless=true'])#啟動Lucene的時候新增
vm_env.attachCurrentThread()#繫結執行緒
vm_env.detachCurrentThread()#銷燬執行緒

沒發現問題，當壓力測試的時候，處理速度確實提升上去了，但發現一個問題：記憶體使用量只漲不消，執行4mins，程式崩潰，一步步查詢問題，一開始就認為是pylucene的原因，於是，通過gdb的方式，查詢問題，

sudo gdb python -p PIDS 
 

繫結程式執行緒

info threads

發現程式中有很多 [email protected]@XX 函式，這說明有鎖的情況存在，當程式完全跑完的時候，反饋，JVM的致命錯誤日誌（hs_err_pid.log）檔案，解讀發現一句：

# Problematic frame: 
# C  [_lucene.so+0x12ef5e2]  JCCEnv::callObjectMethod(_jobject*, _jmethodID*, ...) const+0xa2 

C：本地底層C錯誤，這更加印證了我們的猜想。這一次，我們將，程式碼中，pyLucene程式碼介面寫死，測試發現，程式碼記憶體基本保持不變，說明pylucene本身存在thread-safe問題，通過直接訪問知識圖譜庫，驗證實體。

第四，修改好之後，再測程式碼，再次發現問題：

 python2.7: /root/.theano/compiledir_Linux-4.10--generic-x86_64-with-Ubuntu-16.04-xenial-x86_64-2.7.12-64/tmphR0K8Y/mod.cpp:122: int {anonymous}::__struct_compiled_op_1b3927e45c5a4a2e8fa7da824d41d6af::run(): Assertion `PyArray_NDIM(V5) == 1' failed.  一查，發現，Theano is not thread-safe，