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为什么concurrent.futures会增加虚拟机内存？

concurrent.futures是Python标准库中的一个模块，用于实现并发编程。它提供了高级的接口，使得开发者可以更方便地编写并发代码。在使用concurrent.futures模块时，可能会观察到虚拟机内存增加的情况，这是由于以下原因：

并发执行：concurrent.futures模块通过线程池或进程池的方式实现并发执行任务。当我们提交多个任务给线程池或进程池时，它们会在后台创建多个线程或进程来执行这些任务。每个线程或进程都需要一定的内存资源来存储执行所需的上下文信息、局部变量等。因此，当并发执行任务时，虚拟机需要为每个线程或进程分配一定的内存空间，从而导致虚拟机内存增加。
上下文切换：在并发执行任务时，虚拟机需要进行线程或进程之间的切换，以便让它们轮流执行。这个过程称为上下文切换。上下文切换需要保存当前执行线程或进程的上下文信息，并加载下一个线程或进程的上下文信息。这些上下文信息包括寄存器状态、堆栈指针等。上下文切换会消耗一定的内存资源，因此在并发执行任务时，虚拟机内存会增加。

尽管concurrent.futures模块在实现并发编程时会增加虚拟机内存，但它也带来了一些优势和应用场景：

优势：

提高程序的执行效率：通过并发执行任务，可以充分利用多核处理器的计算能力，加快程序的执行速度。
简化并发编程：concurrent.futures模块提供了高级的接口，使得编写并发代码变得更加简单和直观。

应用场景：

网络爬虫：可以使用concurrent.futures模块并发地抓取多个网页，提高爬取效率。
并行计算：可以使用concurrent.futures模块并发地执行多个计算密集型任务，加快计算速度。
异步IO：可以使用concurrent.futures模块并发地处理多个IO密集型任务，提高IO操作的效率。

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0.9176 python3.5 currency.py EURUSD GBPUSD CHFEUR 0.08s user 0.02s system 26% cpu 0.380 total 后者总耗时0.4秒，为什么它的速度是前者的三倍呢...增加线程的数目，会线性的增加耗时。很明显，并行运行的线程发生了错误。 Python底层有个东西影响着我们的CPU制约型进程，它就是全局锁（Global Interpreter Lock）。...多进程有一些缺点，它必须启动Python的多个实例，启动时间长，耗费内存多。同时，使用多进程并行运行任务，有一些极好的优点。多进程有它们各自的内存空间，使用的是无共享架构，数据访问十分清晰。...同时，会快速介绍concurrent.futures模块。...运行这个方法之后再使用Executor对象，会抛出RuntimeError异常。

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