Python 多进程池中子进程挂了导致进程不能结束的问题小结

问题:Python multiprocessing pool not shutting down while child processes is oom

首先说明一下——Python 的多线程是鸡肋,不是真正意义上的多线程。

由于GIL的存在,一个python进程中只能运行一个线程,所以并不是真正意义上的多线程。python的多进程相当于c++的多线程。

参考:Python 多进程与多线程 - 简书

开篇点题:在使用python的multiprocessing中的pool时,会出现子进程因为各种原因挂了之后主进程任务停不下来的情况。这是因为主进程没能发现子进程挂了而判定结束,从而卡在了这个地方,是python的一个bug。解决办法有两个,且看下文分解~

这里引用一段代码:

import os
import signal
from multiprocessing import Pool
from random import choice
from subprocess import run, PIPE
from time import sleep


def run_task(task):
    target_process_id, n = task
    print(f'Processing item {n} in process {os.getpid()}.')
    delay = n + 1
    sleep(delay)
    if n == 0:
        print(f'Item {n} killing process {target_process_id}.')
        os.kill(target_process_id, signal.SIGKILL)
    else:
        print(f'Item {n} finished.')
    return n, delay


def main():
    print('Starting.')
    pool = Pool()

    ps_output = run(['ps', '-opid', '--no-headers', '--ppid', str(os.getpid())],
                    stdout=PIPE, encoding='utf8')
    child_process_ids = [int(line) for line in ps_output.stdout.splitlines()]
    target_process_id = choice(child_process_ids[1:-1])

    tasks = ((target_process_id, i) for i in range(10))
    for n, delay in pool.imap_unordered(run_task, tasks):
        print(f'Received {delay} from item {n}.')

    print('Closing.')
    pool.close()
    pool.join()
    print('Done.')


if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码用了multiprocessing的pool来实现多进程,但是在子进程中使用kill把另一个子进程给杀死了,运行的结果就是主进程无法自动退出。本人遇到了类似的情况,也尝试了各种方法,比如try来捕捉异常等,但可能是由于内存OOM导致异常捕捉不到,导致主进程无法正常退出且不会报错...

这个原因开篇也提了,是python的一个bug,所以这里说一下解决方法:

一、自己用multiprocessing.Process做一个小的进程池

Process在遇到问题挂掉的时候,主进程能发现并报错,流程也不会卡住,所以可以使用它来代替。

1、根据cpu核数设置进程数cpu_num

2、将要处理的数据ids均分为cpu_num份,得到id_batch

3、将每个id_batch作为multiprocessing.Process子进程的输入

4、close结束

ps.将子进程结果输出可以用multiprocessing.dict()和multiprocessing.queue(),后者好像是更加进程安全的。

二、使用concurrent.futures来实现进程池(python版本>3.2)

pool的bug并没有直接在multiprocessing中解决,而是在concurrent.futures中解了,所以直接用也行~

参考:使用concurrent.futures模块并发,实现进程池、线程池 - 听风。 - 博客园

小tip:多线程/进程核数设置

看你跑的是什么类型的任务。如果是计算密集型(耗CPU的),建议开启和CPU核心线程数一样的进程,如果同时你还要操作计算机或进行其他任务,那最好再留出一点CPU,不然将会卡死。如果是耗时型(不耗CPU,如网络请求、IO读写等),可以考虑开多一些进程,不需要考虑CPU核心线程数。

参考文献:

python - Multiprocessing Pool hangs if child process killed - Stack Overflow

Issue 9205: Parent process hanging in multiprocessing if children terminate unexpectedly - Python tracker


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