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python 线程池内存泄露_Python进/线程池使用

作者：繁依Fanyi0 | 2024-02-10 17:58:27

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python 线程池内存泄露

在 Python 中，进程/线程是个非常重要的概念，特别是 Python 还有 GIL（同一时刻只有一个线程在执行 Python bytecode）限制，使得 Python 线程并不那么好用。但 GIL 更多的是影响 CPU 密集型任务，实际业务场景更多的是 IO 密集型任务，多线程还是适用绝大多数场景。不过话又说回来，很多时候不太好判断是 IO 密集型多还是 CPU 密集型多，需要在多进程、多线程环境下分别验证。

但多线程和多进程手写起来还是有点差别，好在 multiprocessing.Pool 提供了统一的接口，可以无缝切换：

4 # 进程池

frommultiprocessingimportPool

# dummy（假）的进程，线程池

frommultiprocessing.dummyimportPoolasThreadPool

下面介绍下 Pool 类如何使用。

首先是构造函数： class multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]])

接收 processes initializer initargs maxtasksperchild 4个参数：

processes，就是池里有多少个进程，可以不传，默认 CPU 个数，可以按需多设置几倍

initializer、initargs，如果设置了参数，则会在每个进程初始化的时候调用 initializer(*initargs)。这个非常有用，比如可以在初始化的时候建立连接，连接重用。

maxtasksperchild，用于设置每个子进程执行多少个任务后重启。虽然很简单粗暴，但这是防止内存溢出、资源未释放等问题的常见手段，类似 PHP-FPM 的 pm.max_requests 参数。线程池无此参数。

24 def_send_request(sql):

"""

发送单个请求

:param request:

:return:

"""

# 取出绑定的数据库连接

db_conn=_send_request.db_conn

db_conn.execute(sql)

def_initializer(func):

"""

线程初始化工作

:param func:

:return:

"""

# 绑定建立的数据库连接到请求函数的属性上

func.db_conn=mysql.connector.connect()

pool=ThreadPool(10,initializer=_initializer,initargs=(_send_request))

result=pool.map(func=_send_request,request_list)

pool.close()

pool.join()

这里有一个 hack 技巧，将初始化的数据库连接，绑定在了请求函数上，这样调用请求函数发送请求时，就不用重新建立连接，直接使用即可。

我们一般使用线程池有两个场景，一是关注执行结果，比如我们并行去 redis mysql 各个地方请求数据，然后整合这些数据，二是不关注执行结果，比如新开一个线程打印一个请求的审计日志，不阻塞主进程返回数据。这里主要是介绍下 apply 和 apply_async 的区别，其它的都类似。

apply(func[, args[, kwds]])，主要是传一个执行函数和参数，阻塞并得到返回结果。

apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]])，也是主要传执行函数和参数，但返回的是一个 multiprocessing.pool.AsyncResult 对象，AsyncResult 主要有 get([timeout])、wait([timeout])、ready()、successful() 4 个方法，都很好理解，用的比较多的是 get 方法，给定超时时间内获取执行的结果，如果超时抛出 multiprocessing.TimeoutError 异常。如果 timeout 是 None，则一直就等待，行为就和 apply 一致了，实际上 apply 也是调用的 apply_async get：

apply_async 还有一个有用的参数 callback，相对于异步回调了，一般用于上述的场景二。下面是一些示例：

44 #!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*

frommultiprocessing.dummyimportPool

importtime

callback_start_time=0

deff_sleep(x):

time.sleep(3)

returnx*x

defcallback_func(result):

print'callback result:%s use:%s'%(result,current_time_millis()-callback_start_time)

defcurrent_time_millis():

"""

当前时间戳 ms

:return:

"""

returnint(round(time.time()*1000))

if__name__=='__main__':

pool=Pool(processes=10)

t1=current_time_millis()

result=pool.apply(f_sleep,(10,))

t2=current_time_millis()

print'apply result:%s use:%s'%(result,t2-t1)

result=pool.apply_async(f_sleep,(10,))

t3=current_time_millis()

print'apply_async result:%s use:%s'%(result,t3-t2)

result=result.get(timeout=4)

t4=current_time_millis()

print'apply_async result2:%s use:%s'%(result,t4-t3)

callback_start_time=current_time_millis()

result=pool.apply_async(f_sleep,(10,),callback=callback_func)

time.sleep(4)# 看回调结果

运行结果：

4 applyresult:100use:3001

apply_asyncresult:use:0

apply_asyncresult2:100use:3041

callbackresult:100use:3002

注意代码的最后一行，这里不仅仅是为了看回调结果，还因为回调是回调到主进程执行，如果主进（线）程已经退出了，那就处理不到回调了，实际使用需要注意运行环境。

最后，multiprocessing 模块的 pool 功能只是其中很小的一部分，但比较实用，后面有新的心得再介绍其它功能。

参考资料：

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