解決python線程卡死的問題

更新時間：2019年02月18日 09:35:43 作者：田野上的希望

今天小編就為大家分享一篇解決python線程卡死的問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1. top命令和日志方式判定卡死的位置

python代碼忽然卡死，日志不輸出，通過如下方式可以確定線程確實已經(jīng)死掉了：

# top 命令

top命令可以看到機器上所有線程的執(zhí)行情況，%CPU和%MEM可以看出線程消耗的資源情況

由于機器上線程數(shù)量太多，可能要查看的線程的信息在top命令當(dāng)前屏幕上顯示不出來可以通過如下方式查看

在top命令下輸入:u

接下來會提示輸入用戶名，就可以查看該用戶所執(zhí)行的所有線程

Which user (blank for all): denglinjie

這樣就可以看到degnlinjie用戶的所有線程

可以看到那幾個卡死線程的%CPU和%MEM都為0，說明線程根本沒有消耗資源，那么可以看出線程已經(jīng)卡死了

接下來通過打日志的方式來確定線程究竟是卡死在哪里了，線程卡死的地方大多數(shù)都是在io或者http請求那，所以以后遇到線程卡死的情況，就通過打日志的方式來確定卡死的位置，最終定位到問題確實是一個http服務(wù)掛掉了，而且此時requests.get()我雖然設(shè)置了超時，但是竟然無效

2 . 服務(wù)進程數(shù)量不足導(dǎo)致的客戶端進程卡死

服務(wù)端代碼：

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()

客戶端代碼

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，進程ParseSaveEsProcess進程總共開啟了15個，每個進程會打開一個thrift連接，打開后一直發(fā)送請求，并將處理的結(jié)果寫文件，全部執(zhí)行完成后才關(guān)閉thrift連接。

可是，發(fā)現(xiàn)從啟動到執(zhí)行了很長時間后，只有10個文件里面有內(nèi)容寫入，其中5個一直沒有寫入：

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

原因是因為thrift服務(wù)端只啟動了10個服務(wù)進程，所以只能同時處理10個請求，而我客戶端打開的thrift連接一直沒有關(guān)閉，所以10個服務(wù)進程被10個客戶端連接霸占了，另外5個進程獲取不到連接，自然就一直卡住了。

以上這篇解決python線程卡死的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章: