我怎樣才能準確衡量一個python進程的CPU時間？

Question

我正在設計一個分佈式系統，主節點在遠程機器上啓動一堆工作節點。由於我使用的是Python，並希望利用每個物理機器具有多個核心的優勢，因此我希望每臺機器運行多個工作節點（GIL等）。此外，每個工作節點可能會在每個「週期」所需的CPU數量上有很大差異。然而，我可以將工作節點分成幾部分，我的初始策略是產生比每臺機器有多個內核更多的工作節點。理由是如果少數節點需要更多的CPU，它們可以佔用更長的時間。 （如果每個節點已經受CPU限制，則不會突然需要更多的CPU。）

這會將我帶到一個問題：如何準確衡量python進程的CPU時間？

我無法天真地測量時間，我需要專門爲特定過程花費的時間。也就是說，對於每個進程，我想要一個數字X，儘可能準確地表示專門用於該進程的CPU資源量，而不管不相關的進程。 （我一直在看python的getrusage，但是它似乎只給出了ubuntu的精度的2個小數點，這是不夠的。編輯：這也發生，如果我直接在C中使用getrusage（）;最多0.01秒的精度。沒有雪茄）

我的具體用例是測量每個節點週期的CPU時間，從開始到結束，其中End在Start後約0-30ms內發生。

最好的答案是在Python中做到這一點的便攜方式。需要使用C擴展的方法很好。

Answer 1

至少對於Linux來說，快速回答是使用getrusage以及具有更高分辨率計時器的內核。

我最初的測試給出了10ms的可怕精度的原因是因爲顯然64位ubuntu默認配置爲100hz計時器。