python - 为什么python线程会消耗这么多内存？

Question

为什么python线程会消耗这么多内存？

我测量生成一个线程会消耗 8 兆内存，几乎与一个全新的 Python 进程一样大!

操作系统:Ubuntu 10.10

编辑:由于大众需求，我将给出一些无关的例子，这里是:

from os import getpid
from time import sleep
from threading import Thread

def nap():
    print 'sleeping child'
    sleep(999999999)

print getpid()
child_thread = Thread(target=nap)
sleep(999999999)

在我的盒子上，pmap pid 会给出 9424K

现在，让我们运行子线程:

from os import getpid
from time import sleep
from threading import Thread

def nap():
    print 'sleeping child'
    sleep(999999999)

print getpid()
child_thread = Thread(target=nap)
child_thread.start()             # <--- ADDED THIS LINE
sleep(999999999)

现在 pmap pid 将给出 17620K

因此，额外线程的成本是 17620K - 9424K = 8196K

即。 87% 的人运行全新的独立流程!

现在是不是，错了？

Answer 1

这不是特定于 Python 的，并且与操作系统为每个线程分配的单独堆栈有关。您操作系统上的默认最大堆栈大小恰好是 8MB。

请注意，8MB 只是一 block 预留的地址空间，最初分配给它的内存很少。额外的内存在需要时提交到堆栈，最多 8MB 限制。

可以使用 ulimit -s 调整限制，但在这种情况下，我认为没有理由这样做。

顺便说一句，pmap 显示了地址空间 的使用情况。这不是衡量内存 使用情况的好方法。如果相关的话，这两个概念是完全不同的。