GRPC多处理在Python中不起作用

可能是由于以下原因：

1. Python的GIL（全局解释器锁）限制了多线程并发执行，导致无法充分利用多核处理器的优势。因此，即使使用了多线程，也无法实现真正的并行处理。
2. GRPC在Python中使用的是基于线程池的并发模型，而不是基于多进程的并发模型。这意味着即使使用了多线程，也只能在同一个进程中进行并发处理，无法利用多个进程进行并行处理。

为了解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 使用多进程代替多线程：通过使用Python的multiprocessing模块，可以创建多个进程来实现并行处理。每个进程都有自己独立的GIL，可以充分利用多核处理器的优势。但需要注意进程间通信的开销和复杂性。
2. 使用异步编程模型：Python提供了asyncio库，可以使用协程和事件循环来实现异步编程。通过使用异步IO操作，可以在单个线程中实现并发处理，提高性能。GRPC也提供了对异步编程的支持，可以结合asyncio来实现异步的GRPC调用。
3. 考虑使用其他语言实现：如果对于性能要求较高的场景，可以考虑使用其他语言来实现GRPC的多处理功能。例如，可以使用C++或Go语言来编写GRPC的服务端，然后通过Python调用该服务端。

总结起来，GRPC多处理在Python中不起作用是由于Python的GIL限制了多线程并发执行。为了解决这个问题，可以考虑使用多进程、异步编程模型或其他语言实现来实现并行处理。