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multiprocessing race condition on flushing stdout, deadlocks child on exit

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topic-multiprocessing type-bug
主要言語
Python
スター
77.2k
フォーク
36k
平均マージ
1日 9時間
マージ済み PR(30日)
558

説明

I experienced deadlocks when using the logging example for multiprocessing, where a QueueHandler is used.

I found that sometimes a multiprocessing process is not terminating, when it has put an element in a Queue,
even if the parent process runs a thread to empty the queue and successfully retrieved the item.

The worker looks like this:

def worker(q):
    q.put(current_process().name)
    return

and while this works:

workers = []
for i in range(15):
    p = Process(target=worker, args=(logq,), name=f"Worker {i+1}")
    workers.append(p)

for p in workers:
    p.start()
    time.sleep(.1)

removing the sleep leads to a very high propability of deadlocking when I then try to join the processes, e.g,:

for w in workers:
    print(f'trying to join on {w.name}, alive={w.is_alive()}, exitcode={w.exitcode}', w.name, w.is_alive(), w.exitcode)
    w.join()

The Process is still marked as alive, hitting Ctrl+C gives this:

trying to join on Worker 14, alive=True, exitcode=None Worker 14 True None

^CTraceback (most recent call last):
  File "/home/fls/pybug/deadlock.py", line 43, in <module>
    w.join()
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 149, in join
    res = self._popen.wait(timeout)
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/popen_fork.py", line 43, in wait
    return self.poll(os.WNOHANG if timeout == 0.0 else 0)
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/popen_fork.py", line 27, in poll
    pid, sts = os.waitpid(self.pid, flag)
KeyboardInterrupt

Can reproduce using Python 3.9.10 and 3.10.4 on Linux:

import time
import threading
from multiprocessing import Process, Queue, current_process

def logger_thread(q: Queue):
    while True:
        record = q.get()
        if record is None:
            break
        print("logrecord: ", record)

def worker(q):
    q.put(current_process().name)
    return

logq = Queue()

lp = threading.Thread(target=logger_thread, args=(logq,), daemon=True)
lp.start()

workers = []
for i in range(15):
    p = Process(target=worker, args=(logq,), name=f"Worker {i+1}")
    workers.append(p)

print("starting workers")

for p in workers:
    p.start()
    # no deadlock when added:
    # time.sleep(.1)

print("waiting a bit")
time.sleep(1)
print("trying to join workers")

for w in workers:
    print(f'trying to join on {w.name}, alive={w.is_alive()}, exitcode={w.exitcode}', w.name, w.is_alive(), w.exitcode)
    w.join()
    print(f'joined on {w.name}', w.name)

logq.put(None)
lp.join()

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

まず、報告された Python バージョンを使って Linux 上で提供された multiprocessing の再現手順を実行し、次に multiprocessing Queue と子プロセスの終了パスを調査します。これには、トレースバックに示されている multiprocessing/process.py と multiprocessing/popen_fork.py のパスも含まれます。Queue の項目が取得された後にワーカーが確実に join でき、再現されたケースに対するリグレッションテストのカバレッジがあることを完了条件とします。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python
領域
distributed-systems
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
35/100

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