Docker容器中的ThreadPool.apply_async（）问题

Question

我有一个执行多线程复制和MD5校验和哈希的类。单个文件副本的一般流程如下：

• 加载读取缓冲区，开始循环
  • 将读取缓冲区复制到目标缓冲区
  • 启动新线程以读取下一个数据块
  • 启动新线程以哈希目标缓冲区中的字节
  • 将目标缓冲区写入输出文件
  • 当对输出文件的写入为零字节或更小且小于缓冲区大小时，结束循环

我最近将读取线程从threading.Thread（）切换到ThreadPool（processes = 1）.apply_async（），因为它更易于在readpool上使用get（），然后将读取线程写入全局变量并检查它是否为isAlive（）后，对其执行join（）。

这是我的问题！ 进行此更改后，从OS X的终端窗口进行测试时，代码可以正常工作，但是一旦将其部署到运行Ubuntu的Docker容器中，就会导致巨大的性能问题。复制充满文件的文件夹时，它将获得数百个文件，并且只是停止运行。使用一堆打印语句对代码进行故障诊断，我将其范围缩小到上述循环，并且我知道随着文件线程的读取，最近在该循环中唯一更改的内容。一旦我将其切换回原来的状态，就可以正常工作。

docker容器可以获取的进程数量是否有限制？有人对我的想法有什么想法吗？我现在已经解决了问题，但是我很想知道问题是什么，所以我不再做。