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/' target='_blank'>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脚本之家。