本文系统阐述在 Python 中设计多线程程序的关键策略：识别 I/O 密集型负载并采用线程池与有界队列实现并发与背压；根据 GIL 特性避免将 CPU 密集任务放入线程，必要时选择多进程或异步；以锁少且短与不可变数据降低竞争风险；建立超时、取消、重试与优雅终止机制；通过全链路日志与指标监控驱动容量规划与优化；在团队实践中以项目协作与流程化治理将并发策略落地，从而在生产环境实现高吞吐、低延迟与稳定运行。

本文系统解答了在Python中如何编写与选择队列：单线程或轻量场景用collections.deque，线程并发用queue.Queue，多进程用multiprocessing.Queue，异步协程用asyncio.Queue，并在需要优先级或后进先出时选PriorityQueue或LifoQueue；同时通过合理设置maxsize与背压、使用task_done/join、设计取消与重试策略，确保生产者—消费者模型稳定与可观察，满足不同并发与扩展需求。

本文系统回答了Python多进程如何结束的问题：优先采用优雅终止（如Process.join、Pool.close+join、ProcessPoolExecutor.shutdown、信号SIGTERM、哨兵消息与Event），在设定宽限期与超时后再使用强制中断（terminate或kill）作为“最后防线”，同时做好资源清理与幂等补偿。文章给出方法对比表与工程实践要点，覆盖跨平台差异、队列与管道阻塞、僵尸与孤儿进程等常见坑，并强调日志与监控治理、流程化模板与演练的重要性。在生产环境中，以信号+应用层标志为主的优雅退出逐步成为标准，配合流程管理平台进行模板化治理能提升一致性与可审计性。

本文指出Python多线程无法直接强制停止，需通过协作式取消实现安全退出。核心策略包括使用threading.Event作为取消令牌、通过队列sentinel结束消费者、为阻塞I/O设定超时或关闭资源促使返回，以及在线程池中用shutdown(cancel_futures=True)取消未开始任务并在任务内部检查令牌。强调使用幂等清理与finally块、合理的join超时与升级策略，并避免守护线程和ctypes强杀等高风险做法。文章提出治理与可观测的工程实践，将优雅关停前置为设计与验收标准，并预测结构化并发与平台化关停钩子会不断增强，帮助团队在停止路径上保持一致性与可靠性。