1. top命令和日志方式判定卡死的位置
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。
