Pythons Multiprocessing Queue buffer dead lock的解决方案？如何在多处理队列满时从多处理队列 "get" 继续多处理？

Question

这个问题是关于 Python 和 Python 由我的计算机 OS 管道呈现的多处理队列缓冲区限制的多处理。基本上，我达到了 Pythons 多处理队列缓冲区的限制。

这是我目前的简单实现

import os
from multiprocessing import Queue,Lock,Manager
def threaded_results(q,*args):
    """do something"""
    q.put(*args)

def main():
    manager = Manager()
    return_dict = manager.dict()

    cpu = os.cpu_count()
    q = Queue()
    processes = []
    for i in range(cpu):
        p = Process(target=threaded_results,args=(q,*args))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    results = [q.get() for proc in processes]

我读到我必须先清空队列，然后再添加回由某种称为信号量的东西编排的队列。我正在考虑使用我自己定义的数据结构或重构我的代码设计。问题是，是否有任何常规解决方案可以绕过 OS 级别的队列缓冲区限制，以便使用 Python 将内容存储在高速缓存中？如何在多处理队列已满并继续多处理时“获取”多处理队列？

Answer 1

在使用多处理库一段时间后，我发现实现健壮的多处理队列的最简单方法是使用 multiprocessing.Manager 对象。来自文档：

Create a shared queue.Queue object and return a proxy for it.

Manager 对象创建和管理标准多线程队列，而不是分配一个单独的线程通过管道刷新数据，而不必通过 Pipe（没有查看源代码，所以我不能肯定地说）。这意味着您的代码几乎可以无限期地运行。

None 这是免费的，而且我发现托管队列的运行速度比多（几乎 20 倍）慢于 multiprocessing 队列一个简单的测试，尽管由于其他瓶颈，当队列集成到一个完整的系统中时，差异并不那么明显。

使用托管队列可以使您的 IPC 更加健壮，并且在性能权衡下可能是个好主意，除非您可以找到一种方法来忍受普通 multiprocessing 队列的不可靠性。

Pythons Multiprocessing Queue buffer dead lock的解决方案？如何在多处理队列满时从多处理队列 "get" 继续多处理？

Solutions to Pythons Multiprocessing Queue buffer dead lock? How to "get" from multiprocessing Queue when its full and continue multiprocessing?

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