python居然没有好用的memcache客户端！

seewind

"10个线程并发读写5000次花费时间，正好是10倍，看来没有并发访问"
如果你机器是单核的，那10个线程用时10倍也是正常啊。

“自己封装了最新libmemcached中的libmemcacheutil的libmemcache_pool连接池到python，还是不行
看来是python的GIL导致的问题，线程无法真正并发。”
libmemcache_pool这个只是个连接池，又不是线程池。
python的线程是真的系统线程，试下在所有get和set前后释放和获取GIL，这样扩展模块就能真的并发，下面代码供参考：
cdef extern from "Python.h":
    ctypedef struct PyThreadState
    cdef extern PyThreadState *PyEval_SaveThread()
    cdef extern void PyEval_RestoreThread(PyThreadState*)


        def get(self, key):
                cdef char *c_key
                cdef Py_ssize_t key_len
                cdef uint32_t flags
                cdef size_t bytes
                cdef memcached_return rc
                cdef char * c_val
    cdef PyThreadState *_save

                PyString_AsStringAndSize(key, &c_key, &key_len)

                if key_len > 250:
                        return None

    _save = PyEval_SaveThread()
                c_val = memcached_get(self.mc, c_key, key_len, &bytes, &flags, &rc)
    PyEval_RestoreThread(_save)

“为什么Java一出来就支持真正的线程并发执行，而Python到3.1版还是没解决这个问题。”
我的理解java不是动态语言，实现起来当然也不同，而且python老大目的只在推进python语言的发展，对于这些难题，留给其他人解决吧(如：http://code.google.com/p/unladen-swallow/ 就想去掉GIL)

seewind

"即使单核也不正常呀，10个线程如果能并发，那么花费的时间和单线程花费的时间应该是1样的！"
不是吧，单核cpu中，多线程也不是并发执行的，花费时间怎么是一样呢？

“libmemcache_pool中我创建10个pool，对应我创建10个线程来使用pool，这样应该是并发了吧”
libmemcache_pool是连接池，目的是为多线程提供安全、可重复使用的mc连接，和并发概念不一样吧！

根据我提供的代码做的修改运行出错：我不是很清楚那错误信息说什么，你修改的代码有没有用mc连接池？请先确认这个错误是不是其他地方引起的。另请google查下关于线程释放GIL的文章，了解这修改的作用。
我提供的这个代码，应该是正确的，是从twisted框架里面摘出来的，twisted中epoll,iocp扩展模块都是用了这释放GIL的代码。

seewind

1、“test()函数读写memcache 500000次”
fork 两个进程和10个进程的执行时间能说明在单核CPU中是并发执行吗？我的理解，读写和IO有关，线程去到IO请求时，就会被挂起，当10个进程执行时，网络并发利用率高，所以执行会快。
两线程执行需要20秒，这个用了释放GIL的功能了吗？

2、“coredump找到原因了，已经解决了”
能说说是什么原因引起错误的吗？

3、“100线程并发下，性能提高了40%”
性能提高了，那可以说明释放GIL后，线程并发执行了吧！至于说只提供了40%，我猜可能是memached读写在整个执行过程中占的时间比例比较小，可能大部分时间耗在py脚本的执行中，看看用上psyco模块，会提高多少性能？
“但远远达不到我的要求”：你的需求是什么？