Многопроцессорность: скорость отклика и загрузка ЦП при использовании нескольких рабочих процессов while true queue.get()

Я написал пару примеров воркеров While True, которые извлекают данные из очереди. В принципе производители должны вести себя примерно так, как показано ниже, но на самом деле это данные из нескольких фидов сокетов ssl, поэтому производители здесь предназначены для целей моделирования.

В моем случае важны доли миллисекунд, и я изо всех сил пытаюсь определить, какая из приведенных ниже альтернатив (или какая-либо другая альтернатива) является лучшей. Я понял, что разделение времени может повлиять на скорость отклика. Когда я пытаюсь запустить приведенный ниже код, все примеры работают хорошо, когда дело доходит до загрузки ЦП, за исключением альтернативы 5, которая потребляет 100% моего ЦП.

На данный момент мой вывод заключается в том, что блокирующий .get() потребляет меньше ресурсов ЦП, чем неблокирующий .get(), учитывая, что неблокирующий цикл .get() настроен на очень короткий сон.

Моя цель — реализовать код, который будет потреблять мало процессорного времени, а также реагировать на новые обновления. т. е. я хотел бы, чтобы один из рабочих выполнял работу в течение 0,1 миллисекунды с момента поступления нового элемента в очередь.

Пример кода, написанного на Python 2.7 для Windows 7 (обратите внимание, что я использую 24-ядерную машину, поэтому количество рабочих может быть уменьшено):

import multiprocessing
import os
import time
import Queue


class MyClass:
    def __init__(self):
        self.the_queue = multiprocessing.Queue()
        self.printerq = multiprocessing.Queue()

    def producer(self):
        i=0
        while True:
            self.the_queue.put(["hello",i],False)
            i=i+1
            time.sleep(1)

    'alternative 1'
    '''
    def worker_main(self):
        while True:
            try:
                item = self.the_queue.get(timeout=0.1)
            except Queue.Empty:
                time.sleep(0.0001) 
            else:
                self.printerq.put([item,os.getpid()],False)
    '''

    'alternative 2'
    '''
    def worker_main(self):
        while True:
            if not self.the_queue.empty():
                item = self.the_queue.get()
                #print os.getpid(), "got", item
                self.printerq.put([item,os.getpid()],False)
            time.sleep(0.0001)
    '''

    'alternative 3'

    def worker_main(self):
        while True:
            item = self.the_queue.get()
            self.printerq.put([item,os.getpid()],False)

    'alternative 4'
    '''
    def worker_main(self):
        while True:
            item = self.the_queue.get()
            self.printerq.put([item,os.getpid()],False)
            time.sleep(0.0001)
    '''

    'alternative 5 eats CPU 100%'
    '''
    def worker_main(self):
        while True:
            try:
                item = self.the_queue.get(False)
            except Queue.Empty:
                time.sleep(0.0001)
            else:
                self.printerq.put([item,os.getpid()],False)
                time.sleep(0.0001)
    '''

    def printer(self):
        while True:
            stuff=self.printerq.get()
            print stuff


if __name__=='__main__':
    mc=MyClass()

    process_printer = multiprocessing.Process(target=mc.printer, args=())
    process_printer.start() 

    for i in range(100):
        process_window = multiprocessing.Process(target=mc.worker_main, args=())
        process_window.start()
        time.sleep(0.1)

    for i in range(100):
        process_producer = multiprocessing.Process(target=mc.producer, args=())
        process_producer.start() 
        time.sleep(0.1)