python多线程卡住

2023-05-05by@baiyang0126-WFGTd&@ChatGPT.Model: gpt-3.5
baiyang0126-WFGTd

python多线程卡住

Avatar
Avatar

当Python多线程卡住时，常见的原因包括以下几点：

  1. 线程死锁：当多个线程相互等待彼此释放锁时，就会发生死锁。这可能导致程序卡住，因为没有任何线程可以继续执行。

  2. 线程竞争：当多个线程试图同时访问相同的资源时，就会发生竞争。这可能导致程序卡住，因为线程无法获取所需的资源。

  3. 线程阻塞：当一个线程等待某些操作完成时，它会被阻塞。如果这个操作永远不会完成，那么线程就会一直被阻塞，导致程序卡住。

  4. GIL锁：Python中的全局解释器锁（GIL）可以防止多个线程同时执行Python代码。如果一个线程获得了GIL锁，其他线程就无法执行Python代码，导致程序卡住。

解决这些问题的方法包括：

  1. 避免死锁和线程竞争，使用锁和同步机制来控制线程访问共享资源。

  2. 避免线程阻塞，使用异步编程模型或者使用多进程代替多线程。

  3. 使用多线程库，如threading和concurrent.futures，来避免GIL锁的影响。可以使用多进程代替多线程，因为每个进程都有自己的解释器，不受GIL锁的限制。

  4. 使用Python的线程调试工具，如threading模块的条件变量和事件对象，来诊断和解决多线程问题。可以使用调试器来查看线程的状态和堆栈跟踪，以找出问题的根本原因。

baiyang0126-WFGTd

flask+ThreadPoolExecutor 导致程序卡死

Avatar
Avatar

在使用 ThreadPoolExecutor 时，需要注意以下几点，以避免导致程序卡死：

  1. 线程数过多：如果线程数过多，可能会导致系统资源不足，从而导致程序卡死。可以根据系统资源情况和任务类型合理设置线程数。

  2. 线程阻塞：如果线程间存在竞争，或者某个线程因为某些原因阻塞了，可能会导致程序卡死。在设计并发程序时，需要避免线程间产生竞争，并且需要及时处理阻塞线程。

  3. 线程死锁：如果线程之间存在循环等待锁的情况，可能会导致线程死锁，从而导致程序卡死。在使用锁时，需要避免出现循环等待的情况。

  4. 异常处理：如果线程内部抛出了异常，但是没有正确处理，可能会导致线程退出，从而导致程序卡死。在使用 ThreadPoolExecutor 时，需要及时捕获并处理线程内部的异常。

针对以上问题，可以采取以下措施：

  1. 合理设置线程数，避免过多使用线程。

  2. 使用线程安全的数据结构和同步机制，避免线程间产生竞争。

  3. 避免使用不必要的锁，避免出现循环等待的情况。

  4. 在任务函数内部及时捕获并处理异常。

  5. 使用调试工具，如 logging 模块或者 print 语句，来查找程序卡死的原因。

baiyang0126-WFGTd

ThreadPoolExecutor怎么捕获并处理线程内部的异常

Avatar
Avatar

在使用 ThreadPoolExecutor 时，可以通过 submit 方法提交任务，并通过 result 方法获取任务的返回值。如果任务内部抛出异常，可以通过在 result 方法中捕获异常来处理。

例如：

import concurrent.futures

def task():
    # do something
    return result

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    result = executor.submit(task).result()
    try:
        result = executor.submit(task).result()
    except Exception as e:
        # handle exception here

在以上代码中，如果任务内部抛出了异常，result 方法会抛出异常，可以通过 try-except 语句来捕获并处理异常。

另外，还可以通过 add_done_callback 方法添加任务完成后的回调函数，来处理任务内部抛出的异常。

例如：

import concurrent.futures

def task():
    # do something
    return result

def handle_exception(future):
    try:
        result = future.result()
    except Exception as e:
        # handle exception here

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(task)
    future.add_done_callback(handle_exception)

在以上代码中，如果任务内部抛出了异常，handle_exception 函数会被调用，并传入 future 对象，可以通过 future.result() 方法获取异常信息。

baiyang0126-WFGTd

为什么汇编比c语言快，c语言后面不还是会编译成汇编吗

Avatar
Avatar

虽然 C 语言是直接编译成汇编语言代码，但是 C 语言的编译器和汇编器生成的汇编语言代码质量可能会因编译器的不同而有所差异。而汇编语言则是人为手动编写的 CPU 指令代码，能够细致地控制 CPU 的执行流程，从而更好地优化程序效率。

在一些对程序性能要求非常高的场合，比如实时性要求高的操作系统内核、嵌入式系统、高性能计算等，手写汇编语言能够更好地发挥 CPU 的硬件性能，实现更高效的程序。由于汇编语言更接近 CPU 的硬件实现层次，因此它能够更好地利用 CPU 的缓存机制、指令流水线、乱序执行、SIMD 指令等特性来提高程序的效率。

但是，手写汇编语言也有其缺点，主要表现在以下几个方面：

  1. 可读性差：汇编语言是低级语言，语法复杂，代码可读性差，难以维护和修改。

  2. 可移植性差：不同的 CPU 架构使用不同的汇编语言指令集，因此需要针对不同的 CPU 架构编写不同的汇编语言代码，不具备可移植性。

  3. 开发效率低：手写汇编语言需要掌握底层硬件知识，写出高效的代码需要耗费大量的时间和精力，不适合快速开发和迭代。

因此，在大多数情况下，我们仍然建议使用高级编程语言来进行软件开发，尤其是在开发效率和代码可读性方面具有明显优势。只有在某些特定的场合，例如需要进行极高效率的实时计算或者需要针对特定的硬件平台进行优化时，才需要使用手写汇编语言。

baiyang0126-WFGTd

nginx 499

Avatar
Avatar

Nginx 499 表示客户端在等待服务器响应时关闭了连接，通常是客户端超时或者主动取消了请求。Nginx 499 是 Nginx 自定义的一个状态码，它不属于 HTTP 协议定义的状态码之一。

Nginx 499 状态码在常规情况下并不需要特别处理，只是表示客户端取消了请求并不会对服务器的运行造成影响。但是，在一些特殊情况下，如果频繁出现 499 状态码，可能会提示服务器端的某些配置存在问题，需要进行进一步排查。

常见的导致 499 状态码的原因包括：

  1. 客户端超时：客户端在等待服务器响应时超时，主动关闭了连接。

  2. 客户端主动取消请求：客户端在请求还未完成时，主动取消了请求。

  3. 服务器端配置问题：例如设置了过长的 keepalive_timeout，导致客户端在等待时长过长，主动关闭了连接。

如果客户端出现了 499 状态码，可以通过以下措施来解决：

  1. 调整客户端的超时设置，避免出现超时等问题。

  2. 检查服务器端的 keepalive_timeout 等配置，避免设置过长导致客户端等待时间过长。

  3. 如果是客户端主动取消请求导致的 499 状态码，可以通过优化页面性能、减少资源加载等方式来避免客户端取消请求。

baiyang0126-WFGTd

flask+ ThreadPoolExecutor导致程序卡死

Avatar
GitHubTwitter