multiprocessing对僵尸进程的处理

2024-06-15 00:48

本文主要是介绍multiprocessing对僵尸进程的处理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

关于僵尸进程的相关资料,这篇博客讲的挺透彻的,可以参考进行学习了解。
之所以想写这么一篇博客,是在学TCP/IP网络编程时,讲到多进程服务器的构建时,父进程需要对子进程进行处理,不然的话会产生一堆的僵尸进程,最后会危害整个系统。然后想到我之前写的爬虫,Dwonloader使用的就是多进程的方式来并发下载数据。在Downloader中,我的做法是凑够一定数量的请求,然后开启一个进程,让这个进程去处理这堆请求。而我只开启了进程,并没有去管理这些进程,突然有点心慌慌,这个bug可能会让我的系统崩溃。

代码一

Downloader的代码抽象出来,会是如下所示:

import multiprocessing as mp
import os
import timedef work():print ("os.pid is ", os.getpid())if __name__ == '__main__':print ("parent ", os.getpid())while True:p = mp.Process(target = work)p.start()time.sleep(1)

主进程的while(True)表示源源不断的的请求,其中的sleep是为了不太快产生大量进程,work就是负责处理请求的进程。
代码非常简单,原本以为,这样跑那么一会儿,会产生一大摞的僵尸进程。但查看了系统的进程后,发现如下图所示,并没有产生大量的僵尸进程丫。
系统进程
从图中可以看出,每次都仅仅只有一个僵尸进程,再次查看的时候,会发现其已经被解决掉了,换成了另一个僵尸进程。顿时就有点凌乱了。

代码二

所以尝试用C写了另一段代码,如下

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <signal.h>int main()
{pid_t pid;while (1){pid = fork();if (pid < 0){puts("fock error");exit(1);}else if(pid == 0){printf("I am a Child Process, pid is %d.\n", getpid());sleep(1);exit(1);}elsesleep(3);}return 0;
}

这段代码却能够产生一大堆的僵尸进程,如下图所示:
C僵尸进程查看
如图,可以发现确实是产生了大量的僵尸代码。

代码三

所以初步我是怀疑python会自动的对僵尸进程进行清理,所以就顺手又写了下面的代码。然而问题又出乎我的意料。

from multiprocessing import Process
import os
import timedef run():print ("pid is ", os.getpid())p = Process(target = run)
p.start()
time.sleep(100)

这段代码,产生了一个僵尸进程,一直卡在那里,并没有被清理掉。如下图:
代码三进程查看

原因

这个问题困扰了我一天,然后放到segmentfault上问了下,也算是找到了正确答案,所以在此记录下来。
结论是,multiprocessing确实会自动的对僵尸进程进行处理,python真的就是方便,很多细节的东西各种第三方的库就已经帮你考虑好了,我们只需要去解决逻辑问题就可以了。
Process这个类继承于BaseProcess,该文件位于Lib\multiprocessing\process.py.
子进程的start方法代码如下

    _children = set()def start(self):'''Start child process'''assert self._popen is None, 'cannot start a process twice'assert self._parent_pid == os.getpid(), \'can only start a process object created by current process'assert not _current_process._config.get('daemon'), \'daemonic processes are not allowed to have children'_cleanup()self._popen = self._Popen(self)self._sentinel = self._popen.sentinel_children.add(self)

代码中的_children是一个集合,其中包含的就是父进程所产生的子进程集合,保存着所有BaseProcess实例,该函数最后的_children.add(self)将当前进程对方(即所创建的子进程)添加到集合中。
注意到其中的_cleanup()函数,这个函数就是用于清理僵尸进程的关键函数了。

def _cleanup():# check for processes which have finishedfor p in list(_children):if p._popen.poll() is not None:_children.discard(p)

初步看这个函数,实现非常的简单。刚开始看这个函数的时候,感觉仅仅是将该子进程从子进程集合中删去,并没有对其进行处理工作。后来在回答者的提示下找到了原因,处理的工作是在poll函数中进行的,处理完了再将其删除。
所以我们找到multiprossing/popen_fork.py这个问题,该文件中的Popen有着该函数的实现,代码如下:

    def poll(self, flag=os.WNOHANG):if self.returncode is None:while True:try:pid, sts = os.waitpid(self.pid, flag)except OSError as e:# Child process not yet created. See #1731717# e.errno == errno.ECHILD == 10return Noneelse:breakif pid == self.pid:#如果进程由于信号而退出,则返回True,否则返回False。if os.WIFSIGNALED(sts):# 返回导致进程退出的信号,这里不是很理解为什么要返回一个相反数self.returncode = -os.WTERMSIG(sts)else:#如果进程是以exit()方式退出的,则返回True,否则返回False。assert os.WIFEXITED(sts)#返回exit退出时候的调用的参数,否则返回值是未定义的self.returncode = os.WEXITSTATUS(sts)return self.returncode

其中关于pythonos模块的各类参数作用,可以参考这篇博客,讲的也是比较透彻清楚。

对于_children中的每一个进程,都会调用该函数进行处理。在该函数的pid, sts = os.waitpid(self.pid, flag),因为flag设置为os.WNOHANG,所以会不阻塞的判断该进程时候已经死亡。如果该进程没死亡,直接就返回一个None。否则会返回其返回码。但是该返回码在我们这里并没有什么太大价值,我们知道其已经死亡就可以。

剩余问题

对于该问题,目前来看应该是全部解决了。但是不小心将代码二的代码改成如下所示

from multiprocessing import Process
import os
import timedef run():print ("pid is ", os.getpid())print ("parent pid is ", os.getpid())
p = Process(target = run)
p.start()
time.sleep(3)
p1 = Process(target = run)
p1.start()
time.sleep(3)
p2 = Process(target = run)
p2.start()
time.sleep(3)
time.sleep(100)

如果调用子进程后不使用sleep函数,最后会得到三个僵尸进程,但是调用了sleep,前两个僵尸进程都会被清理,剩下最后一个子进程成为僵尸进程。
这个问题我觉得应该跟sleep的实现方式有关,所以有空自己再去看看源代码,看看能不能折腾出结果吧

这篇关于multiprocessing对僵尸进程的处理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1061959

相关文章

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

Spring Boot 中的默认异常处理机制及执行流程

《SpringBoot中的默认异常处理机制及执行流程》SpringBoot内置BasicErrorController,自动处理异常并生成HTML/JSON响应,支持自定义错误路径、配置及扩展,如... 目录Spring Boot 异常处理机制详解默认错误页面功能自动异常转换机制错误属性配置选项默认错误处理

SpringBoot 异常处理/自定义格式校验的问题实例详解

《SpringBoot异常处理/自定义格式校验的问题实例详解》文章探讨SpringBoot中自定义注解校验问题,区分参数级与类级约束触发的异常类型,建议通过@RestControllerAdvice... 目录1. 问题简要描述2. 异常触发1) 参数级别约束2) 类级别约束3. 异常处理1) 字段级别约束

一文解密Python进行监控进程的黑科技

《一文解密Python进行监控进程的黑科技》在计算机系统管理和应用性能优化中,监控进程的CPU、内存和IO使用率是非常重要的任务,下面我们就来讲讲如何Python写一个简单使用的监控进程的工具吧... 目录准备工作监控CPU使用率监控内存使用率监控IO使用率小工具代码整合在计算机系统管理和应用性能优化中,监

Java堆转储文件之1.6G大文件处理完整指南

《Java堆转储文件之1.6G大文件处理完整指南》堆转储文件是优化、分析内存消耗的重要工具,:本文主要介绍Java堆转储文件之1.6G大文件处理的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言文件为什么这么大?如何处理这个文件?分析文件内容(推荐)删除文件(如果不需要)查看错误来源如何避

使用Python构建一个高效的日志处理系统

《使用Python构建一个高效的日志处理系统》这篇文章主要为大家详细讲解了如何使用Python开发一个专业的日志分析工具,能够自动化处理、分析和可视化各类日志文件,大幅提升运维效率,需要的可以了解下... 目录环境准备工具功能概述完整代码实现代码深度解析1. 类设计与初始化2. 日志解析核心逻辑3. 文件处

Java docx4j高效处理Word文档的实战指南

《Javadocx4j高效处理Word文档的实战指南》对于需要在Java应用程序中生成、修改或处理Word文档的开发者来说,docx4j是一个强大而专业的选择,下面我们就来看看docx4j的具体使用... 目录引言一、环境准备与基础配置1.1 Maven依赖配置1.2 初始化测试类二、增强版文档操作示例2.

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

Linux进程CPU绑定优化与实践过程

《Linux进程CPU绑定优化与实践过程》Linux支持进程绑定至特定CPU核心,通过sched_setaffinity系统调用和taskset工具实现,优化缓存效率与上下文切换,提升多核计算性能,适... 目录1. 多核处理器及并行计算概念1.1 多核处理器架构概述1.2 并行计算的含义及重要性1.3 并

Linux下进程的CPU配置与线程绑定过程

《Linux下进程的CPU配置与线程绑定过程》本文介绍Linux系统中基于进程和线程的CPU配置方法,通过taskset命令和pthread库调整亲和力,将进程/线程绑定到特定CPU核心以优化资源分配... 目录1 基于进程的CPU配置1.1 对CPU亲和力的配置1.2 绑定进程到指定CPU核上运行2 基于