您的位置:首页 > 脚本大全 > > 正文

python多线程超时设置(解决python线程卡死的问题)

更多 时间:2022-03-29 03:27:18 类别:脚本大全 浏览量:1481

python多线程超时设置

解决python线程卡死的问题

1. top命令和日志方式判定卡死的位置

python代码忽然卡死,日志不输出,通过如下方式可以确定线程确实已经死掉了:

# top 命令

top命令可以看到机器上所有线程的执行情况,%CPU和%MEM可以看出线程消耗的资源情况

由于机器上线程数量太多,可能要查看的线程的信息在top命令当前屏幕上显示不出来可以通过如下方式查看

在top命令下输入:u

接下来会提示输入用户名,就可以查看该用户所执行的所有线程

Which user (blank for all): denglinjie

这样就可以看到degnlinjie用户的所有线程

可以看到那几个卡死线程的%CPU和%MEM都为0,说明线程根本没有消耗资源,那么可以看出线程已经卡死了

接下来通过打日志的方式来确定线程究竟是卡死在哪里了,线程卡死的地方大多数都是在io或者http请求那,所以以后遇到线程卡死的情况,就通过打日志的方式来确定卡死的位置,最终定位到问题确实是一个http服务挂掉了,而且此时requests.get()我虽然设置了超时,但是竟然无效

2 . 服务进程数量不足导致的客户端进程卡死

服务端代码:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • handler = SimilarityService()
  • transport = TSocket.TServerSocket('10.134.113.75', 1234)
  • factory = TBinaryProtocol.TBinaryProtocolFactory()
  • processor = Processor(handler)
  • server = TProcessPoolServer.TProcessPoolServer(processor, transport)
  • server.setNumWorkers(10)
  • server.serve()
  • 客户端代码

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • docQue = queues.Queue(maxsize=1000)
  • pCount = 15
  •  
  •  
  • class ParseSaveEsProcess(multiprocessing.Process):
  •  
  •   def __init__(self, threadId):
  •     self.threadId = threadId
  •     multiprocessing.Process.__init__(self)
  •  
  •   def run(self):
  •     global docQue
  •     f = open('recall_match_file_all_simi.lst.%s' % self.threadId, 'w')
  •     try:
  •       transport = TSocket.TSocket('10.134.113.75', 1234)
  •       transport = TTransport.TBufferedTransport(transport)
  •       protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)
  •       client = Client(protocol)
  •       transport.open()
  •  
  •       while True:
  •         line = docQue.get(block=True)
  •         if not line:
  •           print 'thread%d run over' % self.threadId 
  •           break
  •  
  •         p = line.split('\t')
  •         if len(p) >= 6 and p[5] == 'simi_high':
  •           simi_str = client.calculate_similarity_by_itemurl(p[0])
  •           f.write(line + '\t' + simi_str + '\n')
  •         else:
  •           f.write(line + '\n'
  •       transport.close()
  •     except Thrift.TException as e:
  •       print str(e)
  •       pass
  •  
  • class PutUrlProcess(multiprocessing.Process):
  •  
  •   def __init__(self):
  •     multiprocessing.Process.__init__(self)
  •  
  •   def run(self):
  •     global docQue
  •     for line in open('recall_match_file.lst', 'r'):
  •       baikeid = line.strip()
  •       docQue.put(baikeid, block=True)
  •  
  •     for i in range(pCount):
  •       docQue.put(None, block=True)
  •  
  •  
  • if __name__ == '__main__':
  •   putProcess = PutUrlProcess()
  •   putProcess.start()
  •  
  •   for i in range(pCount):
  •     parseProcess = ParseSaveEsProcess(i)
  •     parseProcess.start()
  • 可以看到,进程ParseSaveEsProcess进程总共开启了15个,每个进程会打开一个thrift连接,打开后一直发送请求,并将处理的结果写文件,全部执行完成后才关闭thrift连接。

    可是,发现从启动到执行了很长时间后,只有10个文件里面有内容写入,其中5个一直没有写入:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 111965 recall_match_file_all_simi.lst.0
  •   111878 recall_match_file_all_simi.lst.1
  •     0 recall_match_file_all_simi.lst.10
  •     0 recall_match_file_all_simi.lst.11
  •     0 recall_match_file_all_simi.lst.12
  •     0 recall_match_file_all_simi.lst.13
  •     0 recall_match_file_all_simi.lst.14
  •   113429 recall_match_file_all_simi.lst.2
  •   110720 recall_match_file_all_simi.lst.3
  •   111993 recall_match_file_all_simi.lst.4
  •   113691 recall_match_file_all_simi.lst.5
  •   113360 recall_match_file_all_simi.lst.6
  •   113953 recall_match_file_all_simi.lst.7
  •   112007 recall_match_file_all_simi.lst.8
  •   113818 recall_match_file_all_simi.lst.9
  • 原因是因为thrift服务端只启动了10个服务进程,所以只能同时处理10个请求,而我客户端打开的thrift连接一直没有关闭,所以10个服务进程被10个客户端连接霸占了,另外5个进程获取不到连接,自然就一直卡住了。

    以上这篇解决python线程卡死的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持开心学习网。

    原文链接:https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/73287446

    标签:卡死 线程 Python