manager.queue比multiprocessing.queue慢3–10倍，因其依赖序列化与代理通信，而后者使用管道或共享内存；仅当需动态管理队列或被manager对象引用时才必须用前者。
Manager.Queue 为什么比 multiprocessing.Queue 慢得多
因为 Manager.Queue 底层走的是进程间通信代理（proxy），所有操作都要序列化、跨进程转发、再反序列化；而 multiprocessing.Queue 直接用系统管道（pipe）或共享内存 + 锁，绕过了 manager 的代理开销。
实操建议：
- 只要不跨进程共享「非内置类型」（比如自定义类实例），优先用
multiprocessing.Queue -
Manager.Queue唯一不可替代的场景：需要在多个子进程里动态创建/销毁队列，或队列本身要被 manager 管理的其他对象（如Manager.dict()）引用 - 性能差距通常在 3–10 倍：小数据量下可能只慢 3 倍，但传一个 1MB 字典时，
Manager.Queue.put()可能卡住几十毫秒
Manager.Queue.put() 报 PicklingError 怎么办
错误信息像 TypeError: can't pickle _thread.RLock objects 或 PicklingError: Can't pickle <function ...></function>，本质是 manager 强制要求所有入队对象必须可被 pickle 序列化，且不能含不可序列化的运行时状态（线程锁、文件句柄、lambda、嵌套闭包等）。
常见踩坑点：
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- 往
Manager.Queue里塞了带threading.Lock的类实例 —— 即使你没显式调用 lock，只要实例属性里有，就会触发报错 - 传了局部定义的函数或类（尤其在 Jupyter 或交互式环境里），它们默认不可被 pickle
- 用了
dataclasses但字段含lambda或functools.partial，也会失败
解决办法：先用 pickle.dumps(obj) 手动试一下，不行就改结构 —— 比如把锁逻辑移到队列消费端，队列里只传纯数据字典或 namedtuple。
multiprocessing.Queue 在 Windows 上“卡住”或丢数据
不是性能问题，而是行为差异：Windows 用 spawn 启动子进程，不会自动继承父进程的 Queue 对象；如果误把 Queue 当参数传进 Process(target=..., args=(q,))，看似能用，但实际可能因序列化/反序列化出错导致静默丢数据或阻塞。
正确做法：
- 在主进程中创建
multiprocessing.Queue()，然后通过args显式传给每个Process—— 这是安全的，multiprocessing 会自动处理底层连接 - 不要在子进程中重新创建同名
Queue，也不要尝试用global q共享（spawn 下 global 是隔离的） - 务必调用
q.close()和q.join_thread()，否则主进程退出时可能引发BrokenPipeError
该选 Queue 还是 Manager.dict() + condition 做任务分发
当你要实现“一个生产者、多个消费者”的任务模型时，别想当然用 Manager.dict() 配 Manager.Condition() 模拟队列 —— 它比 Manager.Queue 还慢，且容易死锁。
原因很实在：
-
Manager.dict()每次读写都要走 proxy 调用，而Manager.Queue至少做了内部缓冲和批量序列化优化 -
Condition.wait()在 manager 下响应延迟高，唤醒时机难控，尤其在高并发时 - 真正需要
Manager协作的场景，通常是状态聚合（比如各进程更新一个共享计数器），而不是任务分发
结论：任务分发一律用 multiprocessing.Queue；只有需要跨进程读写同一份结构化状态（且不频繁）时，才考虑 Manager.dict()。
最常被忽略的一点：Manager 本身是个独立进程，一旦它挂了（比如被 kill -9），所有依赖它的 Queue、dict 都会立即失效，且无明确错误提示 —— 调试时容易误判成 worker 进程问题。
