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为什么需要多线程？

• 在ROS 2中，节点可能需要同时处理多个任务（如接收传感器数据、响应服务请求、执行定时任务等）。如果使用单线程执行器，所有回调函数会按顺序执行，可能导致延迟。
  例如：一个节点同时订阅激光雷达数据和摄像头数据，若激光雷达回调函数耗时较长，摄像头回调会被阻塞，导致数据处理延迟。
• MultiThreadedExecutor的优势：并行处理多个回调函数，减少阻塞。提高实时性，适用于高频传感器数据或计算密集型任务。

import rclpy
from rclpy.node import Node
from rclpy.executors import MultiThreadedExecutor, SingleThreadedExecutor
from std_msgs.msg import String
import timeclass DemoNode(Node):def __init__(self):super().__init__('demo_node')# 订阅两个话题self.sub1 = self.create_subscription(String, 'topic1', self.callback1, 10)self.sub2 = self.create_subscription(String, 'topic2', self.callback2, 10)self.get_logger().info("节点已启动")def callback1(self, msg):self.get_logger().info(f'回调1开始处理: {msg.data}')time.sleep(2)  # 模拟耗时操作self.get_logger().info('回调1处理完成')def callback2(self, msg):self.get_logger().info(f'回调2开始处理: {msg.data}')time.sleep(1)  # 模拟耗时操作self.get_logger().info('回调2处理完成')def main(args=None):rclpy.init(args=args)node = DemoNode()# 使用 MultiThreadedExecutor（多线程）executor = MultiThreadedExecutor(num_threads=4)  # 默认线程数为CPU核心数# 对比：使用 SingleThreadedExecutor（单线程）# executor = SingleThreadedExecutor()executor.add_node(node)try:executor.spin()  # 开始执行回调except KeyboardInterrupt:passfinally:executor.shutdown()node.destroy_node()rclpy.shutdown()if __name__ == '__main__':main()

通过两个终端分别发布话题消息：

# 终端1：发布 topic1
ros2 topic pub /topic1 std_msgs/String "data: 'Hello1'" -1# 终端2：发布 topic2
ros2 topic pub /topic2 std_msgs/String "data: 'Hello2'" -1

单线程：回调函数按顺序执行，callback2 必须等待 callback1 完成。

[INFO] [demo_node]: 回调1开始处理: Hello1
[INFO] [demo_node]: 回调1处理完成  # 2秒后
[INFO] [demo_node]: 回调2开始处理: Hello2
[INFO] [demo_node]: 回调2处理完成  # 1秒后（总耗时3秒）

多线程：两个回调函数并行执行，总耗时仅取决于最长的回调（2秒）。

[INFO] [demo_node]: 回调1开始处理: Hello1
[INFO] [demo_node]: 回调2开始处理: Hello2
[INFO] [demo_node]: 回调2处理完成  # 1秒后
[INFO] [demo_node]: 回调1处理完成  # 2秒后（总耗时2秒）