Python多重处理-mp.Pool.join花费的时间越来越长

Question

我遇到了这个问题，其中mp.Pool.join（）在每次迭代中花费越来越多的时间。我无法在较小的测试用例上重新创建问题，但在此给出了实现的流程。任何见解将不胜感激。

while (ftime < etime):
    results = []
    pool = mp.Pool(10)
    for tid in tracks:
        results.append(pool.apply_async(processTrack, args=(tid, df, tracksH)))
    pool.close()
    pool.join()
    for i in range(0, len(tracks)):
        if (results[i].ready()):
            gotresults = results[i].get()
            insertrows = gotresults[0]
            updaterows = gotresults[1]
    ftime = ftime + oneminute

pool.join（）调用花费的时间如下：

Iteration    Time (s)
    1         1.52
    2         7.58
    3        11.36
    4        19.23
    5        27.78
    6        34.32
    7        51.59