Выражение "код запускается в нескольких потоках" означает, что в процессе выполняются параллельные последовательности выполнения (потоки), которые могут выполняться одновременно или переключаться планировщиком ОС.
Как проверить
- На уровне ОС: `htop` / `top` / Диспетчер задач — смотрите количество потоков процесса (может показываться как TID/Threads). Команда Linux: `ps -o nlwp,pid,cmd -p `.
- В коде:
- Python 3.8+: `threading.get_native_id()` или `threading.active_count()`.
- Java: `Thread.currentThread().getId()` или `jstack `.
- C++: `std::this_thread::get_id()`.
- Инструменты: `strace`, `perf`, VisualVM, Process Explorer, системные профайлеры.
Почему это бывает
- Вы явно создаёте потоки (thread, Thread, std::thread).
- Библиотеки/рантаймы (OpenMP, BLAS/MKL, JVM, asyncio/IO) создают фоновые потоки.
- Пул потоков, планировщик задач, асинхронные драйверы ввода-вывода.
Как контролировать/ограничить
- Ограничить число потоков в собственной логике (пул, семафор).
- Установить переменные окружения для библиотек: `OMP_NUM_THREADS`, `MKL_NUM_THREADS` и т. п. (например, `OMP_NUM_THREADS=$1$` чтобы запретить OpenMP многопоточность).
- В Java можно конфигурировать пулы и потоковые параметры (ForkJoinPool, ExecutorService).
- Для CPU-bound задач в CPython учтите GIL — многопоточность не даст параллелизма по CPU; используйте multiprocessing или нативные расширения.
- Для строгого single-threaded запуска — не создавать потоки и установить релевантные env-параметры в $1$.
Риски и советы
- Возможны состояния гонки, дедлоки — используйте мьютексы, семафоры, атомарные операции.
- Проверьте, не создают ли сторонние библиотеки скрытые потоки.
- Если нужно именно параллельное использование всех ядер — используйте процессы или языки/реализации без GIL.
Если нужно — пришлите язык/фрагмент кода и я покажу, как точно проверить или ограничить потоки.