dask性能随着传递给dask.compute的延迟对象数量的增加而降低，其中scheduler='processes‘

在使用 Dask 进行并行计算时，确实可能会遇到性能问题，特别是当使用多进程调度器 (scheduler='processes') 并且传递给 dask.compute() 的延迟对象数量增加时。这种性能下降可能由几个因素引起：

1. 进程间通信开销

使用多进程调度器时，Dask 需要在不同的进程之间传递数据。当任务数量增加时，进程间的通信开销也会增加。这种通信是通过序列化和反序列化数据来完成的，这个过程可能相当耗时，尤其是当处理大量数据或大量小任务时。

2. 调度开销

Dask 的调度器负责决定任务的执行顺序以及在哪个进程上执行这些任务。随着任务数量的增加，调度开销也会增加。在多进程模式下，这种开销更加显著，因为调度器需要管理更多的进程和资源。

3. 全局解释器锁（GIL）

尽管使用多进程调度器可以避免 Python 的全局解释器锁（GIL）问题，但进程的启动和管理本身就是有开销的。此外，如果你的任务涉及到大量的 Python 对象操作，这些操作可能会受到 GIL 的影响，即使是在多进程环境中。

解决方案和优化策略

减少任务粒度

尝试合并一些小任务，减少任务的总数。这可以减少调度器的负担和进程间通信的需求。

使用线程而非进程

如果你的任务主要是 I/O 绑定或可以有效利用 Python 的原生线程（例如，利用释放 GIL 的扩展库如 NumPy），考虑使用多线程调度器 (scheduler='threads')。这样可以减少进程间通信的开销。

调整 Dask 图

优化你的 Dask 任务图，尽量减少不必要的依赖和中间计算。使用 dask.optimize 可以帮助你在执行计算之前简化任务图。

批量处理

如果可能，尝试批量处理数据。这样可以减少调度次数，并可能提高数据处理的效率。

资源管理

合理分配 CPU 和内存资源。例如，如果使用 Docker 或 Kubernetes，确保为每个容器或 Pod 分配足够的资源。

性能监控

使用 Dask 的诊断工具（如 Dashboard）来监控任务执行的具体情况，识别瓶颈。