process 启动比 thread 慢因需 fork/spawn 复制内存、重载模块；子进程重复初始化易致卡顿或 oom，应将耗时操作移至主进程或用 initializer 控制；windows/macos 默认 spawn 需重导入，linux fork 可能死锁；queue 线程安全但有锁开销，pipe 更快但仅双端；全局变量不共享，应用 value/array；processpoolexecutor 默认 cpu 核数对 i/o 任务过载，需调优 max_workers 并异步取结果；性能瓶颈常在 pickle 和 ipc，非单纯核数问题。
为什么 Process 启动比 Thread 慢得多
因为每次创建 Process 都要 fork（Unix/Linux/macOS）或 spawn（Windows），复制整个解释器内存空间，加载模块、重建对象图——这不是“开个线程”那种轻量操作。
常见错误现象：Process(target=heavy_init_func).start() 中 heavy_init_func 在子进程里重复执行初始化（如加载大模型、读大文件），导致启动卡顿甚至 OOM。
- 把耗时初始化移到
if __name__ == '__main__':块外，但确保只在主进程运行；子进程用if hasattr(sys, '_called_from_multiprocessing'):或更稳妥地：用initializer+initargs显式控制 - Windows/macOS 默认用
'spawn'启动方式，必须重新 import 所有依赖模块；Linux 默认'fork'虽快，但若主进程已调用threading.Lock或logging等非 fork-safe 对象，子进程可能死锁 - 用
mp.set_start_method('spawn', force=True)统一行为，尤其在打包成可执行文件（PyInstaller）时，'fork'会失效
Queue 和 Pipe 选哪个？吞吐差 3–5 倍
Queue 是线程安全的封装，底层用 Pipe + threading.Lock + 后台线程做收发；Pipe 是裸的双端通道，无锁，但只能连两个进程。
使用场景：高频小数据（如每秒万级日志条目）传参，Pipe 更稳；多对一聚合（如 8 个 worker 往一个 collector 发结果），必须用 Queue。
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Queue的put()默认阻塞，若消费者崩溃或没及时get()，队列填满后生产者永久卡住——加timeout并捕获queue.Full -
Pipe的recv()在另一端关闭后会抛EOFError，不是None；别用while conn.poll(): conn.recv()轮询，CPU 占满；改用conn.poll(timeout) - 传输大于 1MB 的对象时，
Queue和Pipe都会触发 pickle 序列化开销；考虑用mmap或shared_memory（Python 3.8+）传原始字节
全局变量在子进程里“不更新”的真相
每个 Process 有独立内存空间，主进程里的全局变量只是被 copy 了一份，改了等于没改。这不是 bug，是设计如此。
常见错误现象：定义 CONFIG = {'debug': True}，主进程改 CONFIG['debug'] = False，子进程里打印还是 True。
- 想共享简单值（int/bool/float），用
mp.Value或mp.Array；注意类型声明必须精确，比如mp.Value('i', 0)不能存浮点数 - 想共享字典或列表，别用
mp.Manager().dict()—— 它走网络协议模拟，慢且单点瓶颈；真需要复杂结构，用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor+ 显式传参，避免共享 - 用
@mp.context._ForkContext（非公开 API）强行绕过 fork/spawn 差异？别试。跨平台行为不可控，PyPI 包里已有人踩坑崩溃
为什么 ProcessPoolExecutor 有时比手写 Process 还慢
因为默认最大工作进程数 = os.cpu_count()，但如果你的任务是 I/O 密集型（比如发 HTTP 请求），开满 CPU 核反而导致频繁上下文切换和连接池争抢。
性能影响：CPU 密集任务（如计算 π、图像处理）适合 max_workers=os.cpu_count()；I/O 密集任务（如爬虫、数据库查询）设为 4～8 更稳。
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submit()返回Future，但很多人直接future.result()同步等，等于退化成串行——该用as_completed()或map()批量提交+异步取结果 - 子进程异常不会自动打印，
future.exception()是None直到你调用result()才抛出；加日志钩子：在initializer里配置logging.basicConfig()，否则 stderr 丢失 - 进程池关闭后，未完成的
Future不会自动取消；显式调用executor.shutdown(wait=False)+future.cancel()，但注意：已进入子进程执行的任务无法中断
最常被忽略的一点：multiprocessing 的性能拐点不在代码逻辑，而在数据序列化成本和进程间通信模式。别急着加核数，先用 cProfile 和 psutil 看清瓶颈到底在 pickle、I/O 还是纯计算。
