根本原因是每次启动新进程都触发完整Python解释器初始化，且spawn方式需pickle主进程状态；实操需用if name == "__main__":包裹、避免顶层重IO、慎用Pool传参。
为什么 multiprocessing.Process 启动慢得反常？
根本原因不是 CPU 不够，而是每次启动新进程都触发完整的 Python 解释器初始化：导入 sys、os、重建模块缓存、甚至重新读取 site-packages。尤其在 Windows 或 macOS 上，spawn 启动方式（默认）会 pickle 主进程状态，若主模块里有不可序列化的对象（比如打开的文件句柄、threading.Lock），还会静默失败或卡住。
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- 用
if __name__ == "__main__":严格包裹multiprocessing启动代码，避免子进程重复执行导入逻辑 - Windows/macOS 下避免在主模块顶层做重 IO 或大对象初始化（如加载模型、读大文件），挪到
target函数内部按需加载 - 考虑改用
fork启动方式（Linux only）：mp.set_start_method("fork")，但注意它不隔离内存，可能引发意外共享
multiprocessing.Pool 传参时数据被复制了几次？
答案是：至少两次——一次从主进程序列化（pickle），一次在子进程反序列化。如果传入的是大 NumPy 数组、Pandas DataFrame 或嵌套字典，这个开销会直接吃掉并行收益，甚至比单进程还慢。
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- 优先用
multiprocessing.shared_memory（Python 3.8+）或mp.Array/mp.Value管理只读大数组，避免 pickle - 把数据路径（而非数据本身）传给子进程，让每个 worker 自己加载，配合
joblib.Memory缓存可进一步减少重复 IO - 慎用
pool.map_async的chunksize参数：太小 → 频繁调度开销；太大 → 负载不均；建议设为len(data) // (4 * pool._processes)
为什么用了多进程，CPU 占用却只有 100%？
这通常意味着你没真正跑满所有核心，常见于三类情况：I/O 瓶颈、GIL 干扰、或任务粒度太小。特别注意，multiprocessing 只能绕过 GIL 对 CPU 密集型任务有效；如果目标函数大量调用 C 扩展（如 NumPy 向量化操作），GIL 本就不构成瓶颈，加进程反而引入调度和通信成本。
实操建议：
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- 用
time.perf_counter()和psutil.cpu_percent(percpu=True)分别测单任务耗时与各核实时占用，确认是否真卡在计算上 - 检查是否误用
threading混合multiprocessing：线程间共享变量在多进程下不生效，且可能因锁竞争拖慢整体 - 对纯计算任务，确保函数体中没有隐式 I/O（如日志写磁盘、
print()、访问网络配置文件）
子进程抛异常，主进程为什么只看到 BrokenProcessPool？
因为默认情况下，子进程的 traceback 不会自动回传。当你看到 concurrent.futures.process.BrokenProcessPool 或 mp.pool.MaybeEncodingError，大概率是子进程在 unpickle 参数或执行时崩溃了，但主进程连错在哪都不知道。
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- 在
target函数最外层加try/except Exception as e: print(e); raise，强制把错误打到子进程 stdout（再重定向到文件更稳妥） - 改用
concurrent.futures.ProcessPoolExecutor，它的submit().result()会原样抛出子进程异常，包括完整 traceback - 避免在
target中使用闭包变量或 lambda：它们依赖主进程命名空间，在spawn模式下容易 unpickle 失败
真正的性能拐点往往不在“开多少进程”，而在于数据怎么进、结果怎么出、以及异常发生时你能不能一眼定位到哪行代码在子进程里悄悄挂了。
