如何杀死由多处理模块创建的僵尸进程？

Question

我对multiprocessing模块很陌生。我刚刚尝试创建了以下内容：我有一个进程的任务是从RabbitMQ获取消息并将其传递到内部队列（multiprocessing.Queue）。然后我要做的是：当新消息传入时生成一个进程。它可以工作，但在作业完成后，会留下一个僵尸进程，而不是由其父进程终止。这是我的代码：

主要流程：

 #!/usr/bin/env python

 import multiprocessing
 import logging
 import consumer
 import producer
 import worker
 import time
 import base

 conf = base.get_settings()
 logger = base.logger(identity='launcher')

 request_order_q = multiprocessing.Queue()
 result_order_q = multiprocessing.Queue()

 request_status_q = multiprocessing.Queue()
 result_status_q = multiprocessing.Queue()

 CONSUMER_KEYS = [{'queue':'product.order',
                   'routing_key':'product.order',
                   'internal_q':request_order_q}]
 #                 {'queue':'product.status',
 #                  'routing_key':'product.status',
 #                  'internal_q':request_status_q}]

 def main():
     # Launch consumers
     for key in CONSUMER_KEYS:
         cons = consumer.RabbitConsumer(rabbit_q=key['queue'],
                                        routing_key=key['routing_key'],
                                        internal_q=key['internal_q'])
         cons.start()

     # Check reques_order_q if not empty spaw a process and process message
     while True:
         time.sleep(0.5)
         if not request_order_q.empty():
             handler = worker.Worker(request_order_q.get())
             logger.info('Launching Worker')
             handler.start()

 if __name__ == "__main__":
     main()

这是我的工人：

 import multiprocessing
 import sys 
 import time
 import base

 conf = base.get_settings()
 logger = base.logger(identity='worker')

 class Worker(multiprocessing.Process):

     def __init__(self, msg):
         super(Worker, self).__init__()
         self.msg = msg 
         self.daemon = True

     def run(self):
         logger.info('%s' % self.msg)
         time.sleep(10)
         sys.exit(1)

因此，在处理完所有消息之后，我可以看到使用ps aux命令的进程。但我真的希望他们一结束就被终止。 谢谢。

Answer 1

有几件事：

1. 确保父对象joins其子对象，以避免僵尸。见Python Multiprocessing Kill Processes

2. 您可以使用is_alive()成员函数检查子函数是否仍在运行。见http://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process

Answer 2

使用multiprocessing.active_children比使用Process.join要好。函数active_children清除自上次调用active_children以来创建的所有僵尸。方法join等待所选进程。在此期间，其他进程可以终止并成为僵尸，但父进程不会注意到，直到等待的方法被加入。要查看此操作：

import multiprocessing as mp
import time


def main():
    n = 3
    c = list()
    for i in xrange(n):
        d = dict(i=i)
        p = mp.Process(target=count, kwargs=d)
        p.start()
        c.append(p)
    for p in reversed(c):
        p.join()
        print('joined')


def count(i):
    print('{i} going to sleep'.format(i=i))
    time.sleep(i * 10)
    print('{i} woke up'.format(i=i))


if __name__ == '__main__':
    main()

上面将创建3个进程，每个进程间隔10秒终止。因为代码是，最后一个进程是先连接的，所以之前终止的另外两个进程将是20秒的僵尸。你可以看到他们：

ps aux | grep Z

如果进程按其终止的顺序等待，则不会有僵尸。删除reversed以查看此情况。然而，在实际的应用程序中，我们很少知道子级将终止的序列，因此使用join将导致一些僵尸。

替代的active_children不会留下任何僵尸。 在上面的示例中，将循环for p in reversed(c):替换为：

while True:
    time.sleep(1)
    if not mp.active_children():
        break

看看会发生什么。

Answer 3

使用活跃的孩子。 multiprocessing.active_children