本文分析了使用python进程池处理并发tcp请求时,客户端可能出现卡死现象的原因,并提供有效的解决方案。
问题:服务端使用multiprocessing.Pool创建进程池处理TCP请求,客户端使用ThreadPoolExecutor并发发送请求。在macOS系统上,当客户端线程池max_workers大于1时,客户端会卡死;但在Ubuntu系统上运行正常。服务端代码使用pool.apply_async非阻塞地分配任务,看似没有阻塞问题。
根本原因:服务端代码将socket对象直接传递给子进程。由于socket对象无法直接在进程间共享,子进程尝试复制socket对象时失败,导致子进程无法正常工作,阻塞客户端请求。
解决方案:避免直接传递socket对象,而是传递其文件描述符(file descriptor)。
改进后的服务端代码:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
import os import socket import sys import time import threading from loguru import logger from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from concurrent.futures._base import Future import multiprocessing default_encoding: str = 'utf-8' def init_serversocket() -> socket.socket: # ... (代码与原问题描述相同) ... def send_response(clientsocket: socket.socket, addr: tuple, response_body: bytes) -> int: # ... (代码与原问题描述相同) ... def start_request(clientsocket_fd: int, addr: tuple) -> int: clientsocket = socket.fromfd(clientsocket_fd, socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) os.close(clientsocket_fd) # 关闭原文件描述符,防止资源泄露 try: # ... (代码与原问题描述相同) ... except Exception as error: logger.exception(error) finally: clientsocket.close() def worker_process(clientsocket_fd, addr): start_request(clientsocket_fd, addr) if __name__ == "__main__": serversocket = init_serversocket() pool = multiprocessing.Pool(processes=16) while True: try: clientsocket, addr = serversocket.accept() clientsocket_fd = clientsocket.fileno() pool.apply_async(worker_process, (clientsocket_fd, addr)) except Exception as error: logger.exception(error) pool.close() pool.join()
改进说明:
通过传递文件描述符而不是socket对象本身,解决了进程间通信的难题,从而避免了客户端卡死的问题。 此方法确保了在多进程环境下对TCP连接的正确处理。
以上就是Python进程池处理并发TCP请求导致客户端卡死的原因是什么?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号