为什么python线程消耗这么多内存？

我测量出产生一个线程会消耗8M内存，几乎和全新的python进程一样大！

操作系统：Ubuntu的10.10

编辑：由于大众需求，我会给一些外来的例子，那就是：

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，PMAP PID会给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会给出17620K

所以，对于额外的线程成本17620K - 9424K = 8196K

即。 87％运行全新的独立流程！

现在是不是只是，错了？

来源

2011-04-12 Ron

任何人都无法回答这个问题，除非你给我们一些你想要做什么和怎么做的想法。码？使用示例？输入数据？ – jathanism 2011-04-12 14:16:35

请参阅http://stackoverflow.com/questions/110259/python-memory-profiler – 2011-04-12 14:17:43

哪个操作系统？ – vartec 2011-04-12 14:18:39

这不是Python特定的，而是与OS为每个线程分配的单独堆栈有关。您的操作系统的默认最大堆栈大小恰好为8MB。

请注意，8MB仅仅是一个地址空间块，它被放在一边，开始时只有很少的内存空间。额外的内存在需要时被提交到堆栈，高达8MB的限制。

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

另外，pmap显示地址空间的用法。这不是衡量内存使用情况的好方法。如果相关，这两个概念是非常不同的。

来源

2011-04-12 15:24:35 NPE

谢谢，你刚刚拯救了我的生命@Guido抱歉，我将在下一个问题上赞美python。 – Ron 2011-04-12 15:48:18

为什么python线程消耗这么多内存？

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