在循环中使用"time.sleep"和使用"threading.Timer"的资源使用情况对比

Question

第一种方法：

import threading
import time

def keepalive():
    while True:
        print 'Alive.'
        time.sleep(200)
threading.Thread(target=keepalive).start()

第二种方法：

import threading

def keepalive():
    print 'Alive.'
    threading.Timer(200, keepalive).start()

threading.Timer(200, keepalive).start()

哪种方法占用的RAM更多？在第二种方法中，线程在被激活后是否会结束？还是它会保留在内存中并启动一个新线程？（多个线程）

- Taha

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我稍微将标题泛化了一些 - 对于这种特定的“基准测试”或“性能问题”，一个好的初始答案是对其进行分析; 显示“意外结果”的分析是提问的更好起点。 - user166390

你试过运行它吗？你可以使用 top/Activity Monitor/ProgMan 等工具来查看内存使用和线程数，或者你可以在程序内部执行（例如 threading.active_count()），这可能比你提出一个合理的问题所需的时间更短。 - abarnert

循环和sleep()调用有什么问题？为什么每次都要启动一个新线程？ - Martin James

Answer 1

Timer会为每个启动的计时器创建一个新的线程对象，因此在创建和垃圾回收这些对象时需要更多的资源。

由于每个线程在生成另一个线程后立即退出，所以active_count保持不变，但是不断地创建和销毁新的线程会导致开销增加。我认为第一种方法明显更好。

虽然你不会看到太大的差异，但只有当间隔非常短的时候才会有区别。

- mata

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这正是我一直在想的。虽然每种方法的内存使用量似乎几乎相同，但当我使用第二种方法时，我的低端Ubuntu服务器的OOM-killer总是会杀死我的程序。 - Taha

Answer 2

这里是一个测试的例子：

在第二种方法中，线程被激活后会结束吗？还是会保留在内存中并启动一个新的线程？（多个线程）

import threading

def keepalive():
    print 'Alive.'
    threading.Timer(200, keepalive).start()
    print threading.active_count()

threading.Timer(200, keepalive).start()

我还将200改为0.2，以便时间不会太长。

线程计数一直是3。

然后我做了这个：

top -pid 24767

#TH列从未改变。

因此，这就是答案：我们没有足够的信息来知道Python是否为所有计时器维护单个计时器线程，或者在计时器运行后立即结束和清理线程，但我们可以确定线程不会停留并堆积。（如果您确实想知道前者中发生了什么，可以打印线程ID。）

另一种查找方法是查看源代码。正如文档所说，“Timer是Thread的子类，因此也可以作为创建自定义线程的示例”。它是Thread的子类已经告诉您每个Timer都是一个Thread。而它“作为示例运行”这一事实意味着它应该很容易阅读。如果您点击文档中的链接源代码，您可以看到它是多么简单。大部分工作由Event完成，但它在同一个源文件中，并且几乎一样简单。实际上，它只创建了一个条件变量，在它上面等待（因此它会阻塞直到超时或通过调用cancel通知条件），然后退出。

我回答一个子问题并解释我是如何做到的，而不是回答每个子问题，因为我认为通过相同的步骤更有用。

进一步思考后，这可能不是首先需要通过优化来决定的问题：

如果您有一个简单的同步程序需要在200秒内不做任何事情，请调用阻塞式的sleep。或者更简单地，只需完成工作并退出，选择一个外部工具来安排脚本每200秒运行一次。

另一方面，如果您的程序本质上是异步的——特别是如果您已经有了线程、信号处理程序和/或事件循环——那么您绝对无法让sleep起作用。如果Timer效率太低，去PyPI或ActiveState找到一个更好的定时器，它可以让您使用单个实例和线程安排可重复的定时器（甚至多个定时器）。 （或者，如果您正在使用信号，请使用signal.alarm或setitimer，如果您正在使用事件循环，请将计时器构建到主循环中。）

我想不出任何情况下，sleep和Timer都会成为严肃的竞争者。

- abarnert