python进程池处理并发TCP请求导致客户端卡死的根本原因及解决方案
本文分析了使用python进程池处理并发tcp请求时，客户端可能出现卡死现象的原因，并提供有效的解决方案。
问题：服务端使用multiprocessing.Pool创建进程池处理TCP请求，客户端使用ThreadPoolExecutor并发发送请求。在macos系统上，当客户端线程池max_workers大于1时，客户端会卡死；但在ubuntu系统上运行正常。服务端代码使用pool.apply_async非阻塞地分配任务，看似没有阻塞问题。
根本原因：服务端代码将socket对象直接传递给子进程。由于socket对象无法直接在进程间共享，子进程尝试复制socket对象时失败，导致子进程无法正常工作，阻塞客户端请求。
解决方案：避免直接传递socket对象，而是传递其文件描述符（file descriptor）。
改进后的服务端代码：
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import os import socket import sys import time import threading from loguru import logger from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from concurrent.futures._base import Future import multiprocessing default_encoding: str = 'utf-8' def init_serversocket() -> socket.socket: # ... (代码与原问题描述相同) ... def send_response(clientsocket: socket.socket, addr: tuple, response_body: bytes) -> int: # ... (代码与原问题描述相同) ... def start_request(clientsocket_fd: int, addr: tuple) -> int: clientsocket = socket.fromfd(clientsocket_fd, socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) os.close(clientsocket_fd) # 关闭原文件描述符，防止资源泄露 try: # ... (代码与原问题描述相同) ... except Exception as error: logger.exception(error) finally: clientsocket.close() def worker_process(clientsocket_fd, addr): start_request(clientsocket_fd, addr) if __name__ == "__main__": serversocket = init_serversocket() pool = multiprocessing.Pool(processes=16) while True: try: clientsocket, addr = serversocket.accept() clientsocket_fd = clientsocket.fileno() pool.apply_async(worker_process, (clientsocket_fd, addr)) except Exception as error: logger.exception(error) pool.close() pool.join()
改进说明：
- start_request函数现在接收clientsocket的文件描述符clientsocket_fd。
- socket.fromfd函数根据文件描述符重建socket对象，确保子进程能正确操作套接字。
- 在finally块中添加clientsocket.close()，确保套接字正确关闭。
- worker_process函数处理clientsocket_fd，并在子进程中关闭文件描述符，避免资源泄露。
通过传递文件描述符而不是socket对象本身，解决了进程间通信的难题，从而避免了客户端卡死的问题。 此方法确保了在多进程环境下对TCP连接的正确处理。
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