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python - 为什么 python 的多处理池 get() 函数有时会阻塞而不是其他？

问题描述

我在 python 中使用 Multiprocessing.Pool，但我不明白正在发生的事情。这是一个虚拟版本，显示了我的意思：

from multiprocessing import Pool
from time import sleep

def f1():
    for i in range(5):
        sleep(.1)
        print("f1:",i)
    print("f1 exiting")
    return('f1f1f1f1f1f1f1')

def f2():
    for i in range(10):
        sleep(.1)
        print("f2:",i)
    print("f2 exiting")
    return('f2f2f2ff2f2f2f2f2f')

pool = Pool(processes=2)

print('starting apply_async for p1, p2')
p1 = pool.apply_async(f1)
p2 = pool.apply_async(f2)
print('finished apply_async for p1, p2')


print('starting get() for p1, p2')
print(p1.get(timeout=10))
print(p2.get(timeout=10))
print('finished get() for p1, p2')


print('\n\n\ndone')

如果我运行它， f1 和 f2 会同时运行和输出：

starting apply_async for p1, p2
finished apply_async for p1, p2
starting get() for p1, p2
f1: 0
f2: 0
f2: 1
f1: 1
f2: 2
f1: 2
f2: 3
f1: 3
f1: 4
f2: 4
f1 exiting
f1f1f1f1f1f1f1
f2: 5
f2: 6
f2: 7
f2: 8
f2: 9
f2 exiting
f2f2f2ff2f2f2f2f2f
finished get() for p1, p2

所以很明显，当 p1 调用它时，get() 并没有阻塞程序主要部分的其余部分的执行，它立即转到 p2.​​get()。

但是，如果我改为这样做（请注意 f1 略有变化）：

from multiprocessing import Pool
from time import sleep

def f1():
    for i in range(5):
        sleep(1)
        print("f1:",i)
    print("f1 exiting")
    return('f1f1f1f1f1f1f1')

def f2():
    for i in range(10):
        sleep(.1)
        print("f2:",i)
    print("f2 exiting")
    return('f2f2f2ff2f2f2f2f2f')


pool = Pool(processes=1)

print('starting apply_async for p1')
p1 = pool.apply_async(f1)
print('finished apply_async for p1')

print('starting get() for p1')
print(p1.get(timeout=10))
print('finished get() for p1')

print('calling f2()')
f2()

print('\n\n\ndone')

我得到：

starting apply_async for p1
finished apply_async for p1
starting get() for p1
f1: 0
f1: 1
f1: 2
f1: 3
f1: 4
f1 exiting
f1f1f1f1f1f1f1
finished get() for p1
calling f2()
f2: 0
f2: 1
f2: 2
f2: 3
f2: 4
f2: 5
f2: 6
f2: 7
f2: 8
f2: 9
f2 exiting

所以在这种情况下， p1.get() 阻塞了程序的主要部分。在这种情况下，如果我使用 1 个或 2 个进程也没有什么区别。

我知道这是因为在这种情况下，f2 没有被其中一名 Pool 工作人员调用，但我仍然感到困惑。对我来说更奇怪的是，如果我在第二种情况下切换 f1 和 f2 的顺序，例如：

pool = Pool(processes=1)

print('starting apply_async for p1')
p1 = pool.apply_async(f1)
print('finished apply_async for p1')

print('calling f2()')
f2()

print('starting get() for p1')
print(p1.get(timeout=10))
print('finished get() for p1')

它确实在 f2 仍在执行时为 f1 启动 get()：

starting apply_async for p1
finished apply_async for p1
calling f2()
f2: 0
f2: 1
f2: 2
f2: 3
f2: 4
f2: 5
f2: 6
f2: 7
f2: 8
f1: 0
f2: 9
f2 exiting
starting get() for p1
f1: 1
f1: 2
f1: 3
f1: 4
f1 exiting
f1f1f1f1f1f1f1
finished get() for p1

（您可以在 f2:8 和 f2:9 之间看到 f1:0。）

这真的让我很困惑。在这种情况下， f2 与 Pool 的东西无关，那么它在第一次调用时如何不阻塞呢？

有人可以清除 Pool 发生了什么吗？我已经阅读了文档，但它并没有真正为我清除。

标签： pythonmultiprocessing

解决方案

它在任何情况下都会阻塞。您的第二个和第三个示例与第一个示例的区别在于您没有打印出p1.getand之间p2.get的任何内容，因此无法从打印输出中查看它是否阻塞。p2调用后立即开始运行apply_async(f2)，因此为什么您从p2whilep1仍在等待中获得输出，但这与您调用p1.get.

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