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:

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

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:

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。

以上是 解决python线程卡死的问题 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/361097.html

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