在 Python 的多进程中硬杀死挂起的子进程

Question

我有一个 Python 函数调用 C 函数的包装器（我无法更改）。大多数时候 C 函数非常快，但是当它失败时，调用就会永远挂起。为了缓解这种情况，我使用 multiprocessing:

使调用超时

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
try:
    res = pool.apply_async(my_dangerous_cpp_function, args=(bunch, of, vars))
    return res.get(timeout=1.)
except multiprocessing.TimeoutError:
    terminate_pool(pool)
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

当被调用的函数没有响应任何信号时，如何终止池？

如果我用 pool.terminate() 替换 terminate_pool(pool)，那么对 pool.terminate() 的调用也会挂起。相反，我目前正在向所有子进程发送 SIGKILL：

def terminate_pool(pool):
    for p in pool._pool:
        os.kill(p.pid, 9)
    pool.close()  # ok, doesn't hang
    #pool.join()  # not ok, hangs forever

这样，挂起的子进程停止吃 100% CPU，但是我不能调用 pool.terminate() 或 pool.join()（它们挂起），所以我就离开池后面的对象并创建一个新对象。即使他们收到了 SIGKILL，子流程仍然打开，所以我的 Python 流程数量从未停止增加...

有没有办法一劳永逸地消灭池及其所有子进程？

Answer 1

标准 multiprocessing.Pool 不是为处理工人超时而设计的。

Pebble处理池支持超时任务

from pebble import process, TimeoutError

with process.Pool() as pool:
    task = pool.schedule(function, args=[1,2], timeout=5)

    try:
        result = task.get()
    except TimeoutError:
        print "Task: %s took more than 5 seconds to complete" % task

在 Python 的多进程中硬杀死挂起的子进程

Hard-kill hanging sub-processes in Python's multiprocessing

python

timeout

multiprocessing

kill

pool