CadQuery中限制并行计算线程数的方法

背景介绍

在使用CadQuery进行3D建模时，特别是在处理复杂几何体或大规模网格结构时，系统会自动启用并行计算功能以提高性能。然而在多用户共享的计算环境中，过度占用计算资源会影响其他用户的体验。本文将详细介绍如何在CadQuery中控制并行计算的线程数量。

技术原理

CadQuery底层使用OCCT(Open CASCADE Technology)几何内核，其并行计算功能通过OSD_ThreadPool类实现。默认情况下，OCCT会尝试使用所有可用的CPU核心来加速计算。

控制线程数的方法

方法一：初始化时设置线程池

最可靠的方法是在导入CadQuery模块之前就初始化线程池：

import OCP
# 创建线程池并限制最大线程数为3
pool = OCP.OSD.OSD_ThreadPool.DefaultPool_s(3)
import cadquery as cq

这种方法确保在CadQuery加载任何需要并行计算的功能前，线程池已经按照预期配置完成。

方法二：动态调整线程数

如果已经导入了CadQuery，可以尝试以下方法：

import OCP
pool = OCP.OSD.OSD_ThreadPool.DefaultPool_s()
pool.Init(3)  # 重新初始化线程池

环境变量方法

对于使用TBB(Threading Building Blocks)编译的OCCT版本，可以通过设置环境变量来控制：

import os
os.environ['TBB_NUM_THREADS'] = '3'  # 限制TBB使用3个线程
import cadquery as cq

注意事项

1. 线程池设置必须在导入CadQuery之前完成，否则可能无法生效
2. 不同版本的OCCT可能对线程控制的实现略有差异
3. 在实际应用中，建议根据计算任务的复杂度和硬件环境合理设置线程数
4. 在共享计算环境中，通常建议保留1-2个核心供系统和其他用户使用

性能考量

限制线程数虽然可以减少资源占用，但也会影响计算性能。用户需要根据具体场景在计算效率和资源占用之间找到平衡点。对于简单的几何操作，单线程可能已经足够；而对于复杂的布尔运算或大规模网格生成，适当增加线程数可以显著缩短计算时间。

通过合理配置并行计算参数，用户可以在保证计算效率的同时，成为共享计算环境中的"好邻居"。