Netflix Kodi插件中的CPU占用问题分析与修复

在CastagnaIT开发的Netflix Kodi插件中，NFAuthenticationKey.py文件存在一个严重的性能问题。该问题会导致系统CPU使用率达到100%，严重影响系统响应速度，甚至可能导致系统卡死需要强制重启。

问题分析

问题的核心在于wait_user_logged方法中的轮询循环没有加入适当的延迟。该方法原本的设计目的是等待用户完成Netflix登录操作，通过检查浏览器历史记录来判断用户是否成功登录到/browse页面。

原始代码如下：

def wait_user_logged(self):
    start_time = time.time()
    while time.time() - start_time < 300:  # 5分钟超时
        history_data = self.ws_request('Page.getNavigationHistory')
        history_index = history_data['currentIndex'] 
        if '/browse' in history_data['entries'][history_index]['url']:
            return True
    return False

这段代码存在以下问题：

1. 循环中没有加入任何延迟，导致CPU持续处于高负载状态
2. 在虚拟化环境中，这个问题尤为严重，可能导致IO性能急剧下降
3. 每秒可能执行数千次循环迭代，完全不必要的资源浪费

问题影响

这个性能问题会导致：

• 系统整体响应变慢
• 风扇高速运转，设备温度升高
• 在资源受限的环境中可能导致系统完全无响应
• 增加不必要的网络请求负担

解决方案

修复方法非常简单，只需在每次循环迭代中加入1秒的延迟：

def wait_user_logged(self):
    start_time = time.time()
    while time.time() - start_time < 300:  # 5分钟超时
        time.sleep(1)  # 关键修复：添加1秒延迟
        history_data = self.ws_request('Page.getNavigationHistory') 
        history_index = history_data['currentIndex']
        if '/browse' in history_data['entries'][history_index]['url']:
            return True
    return False

这个修改：

1. 保持了原有的5分钟超时机制
2. 大幅降低了CPU使用率
3. 不会影响功能逻辑
4. 1秒的间隔对于用户体验来说完全可以接受

技术启示

这个案例提醒我们在编写轮询逻辑时需要注意：

1. 必须加入适当的延迟，避免CPU空转
2. 轮询频率应根据实际需求合理设置
3. 在涉及网络请求的循环中更要注意性能影响
4. 简单的代码优化可能带来显著的性能提升

这种问题在开发中很常见，特别是在需要等待外部事件发生时。良好的编程习惯是在轮询循环中总是加入适当的延迟，既保证响应速度又不会过度消耗系统资源。