我正在编写一个python 3.6应用程序，它大量使用线程（作为设计模式，与queue.Queue链接的线程的有向图形作为边缘）并且它工作正常。
一个线程使用带有pyaudio的声卡并缓冲样本输出（任何时候都有所需的样本），一个线程使用sklearn的{ {1}}，有时需要进行繁重的计算工作（高CPU要求，~30％，高内存要求，~8Mb）。
当后一个线程中运行繁重的计算工作时，我从声卡中得到IncrementalPCA，就像第一个线程没有正好缓冲一样（但它确实缓冲好了，样本是发生欠载时准备发送。）
两个线程之间没有互斥锁也没有同步代码，它们是两个独立的代码片段。 当我将计算繁重的工作减少2倍时，一切正常，得到类似~15％的CPU，线程占用4Mb的内存。
由于(snd_pcm_recover) underrun occurred的{{1}}花费大部分时间使用sklearn并且因为我使用python 3.6，我不认为问题是related to Python's GIL，但我可能误解了一些事情。
我考虑过限制后一个线程的繁重计算工作，但似乎unlikely甚至可能。我缺乏想法，所以：