Python多线程受GIL限制无法真正并行，但可通过模拟工作窃取提升效率。1. 工作窃取指线程用双端队列存任务，空闲时从其他线程尾部窃取任务执行，减少空闲。2. queue.Queue可实现中心化任务分发，多线程从中取任务，达到负载均衡。3. 用collections.deque为每个线程配本地队列，空闲线程尝试窃取他人任务，需加锁防竞争。4. 推荐使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，内部自动调度任务，代码简洁高效。尽管非真正并行，合理设计仍可提升I/O密集型任务性能。
Python 多线程本身不直接支持“工作窃取”（Work-Stealing）这种负载均衡策略，因为 GIL（全局解释器锁）限制了真正的并行执行，但我们可以从任务调度的逻辑层面模拟工作窃取机制，提升多线程任务处理的效率和负载均衡能力。
什么是工作窃取（Work-Stealing）
工作窃取是一种任务调度策略，每个工作线程维护自己的双端队列（deque）来存放待处理的任务。当某个线程完成自己队列中的任务后，它不会空闲，而是从其他线程的队列尾部“窃取”任务来执行。这种方式能有效减少线程空闲，提高整体吞吐量。
虽然 Python 的 threading 模块不能完全发挥多核优势，但在 I/O 密集型任务中，合理设计任务分配机制仍能提升响应速度和资源利用率。
使用 queue.Queue 实现基本负载均衡
Python 标准库中的 queue.Queue 是线程安全的，适合实现中心化任务分发。所有线程从同一个队列中获取任务，天然实现负载均衡，虽不是严格意义上的“工作窃取”，但效果类似。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
示例代码：
import threading import queue import time import randomdef worker(name, q): while True: try: task = q.get(timeout=2) print(f"线程 {name} 正在处理任务: {task}") time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5)) # 模拟耗时操作 q.task_done() except queue.Empty: print(f"线程 {name} 退出：任务队列已空") break
创建任务队列
task_queue = queue.Queue()
添加任务
for i in range(10): task_queue.put(f"任务{i}")
启动3个线程
threads = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=worker, args=(f"Worker-{i}", task_queue)) t.start() threads.append(t)
等待所有任务完成
for t in threads: t.join()
print("所有任务完成")
模拟工作窃取：自定义双端队列 + 窃取逻辑
要更贴近真实的工作窃取模型，可以为每个线程分配一个 collections.deque 存储任务，并由线程优先处理自己队列头部的任务，空闲时尝试从其他线程的队列尾部“偷”任务。
实现思路：
- 每个线程拥有自己的 deque 存放任务。
- 任务初始由主线程均匀或随机分配。
- 线程先处理本地任务，完成后遍历其他线程的 deque 尾部尝试窃取。
- 使用锁保护 deque 的访问，避免竞争。
注意：由于 GIL 和 Python 的性能限制，这种模拟更适合教学或轻量级任务场景。
结合 concurrent.futures 更简洁地管理线程池
实际开发中，推荐使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，它内部已做了较好的任务调度和线程复用，配合 submit 或 map 可轻松实现负载均衡。
示例：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time import randomdef process_task(task_id): print(f"处理任务 {task_id}") time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5)) return f"任务 {task_id} 完成"
tasks = [f"Task-{i}" for i in range(8)]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: results = list(executor.map(process_task, tasks))
for r in results: print(r)
ThreadPoolExecutor 内部使用队列分发任务，自动实现负载均衡，代码更简洁，出错概率更低。
基本上就这些。虽然 Python 多线程受限于 GIL，无法像 Java ForkJoinPool 那样高效实现工作窃取，但通过合理的任务队列设计或使用高级接口，依然能达到不错的负载均衡效果。
