python / python/cpython

multiprocessing.Pool terminate shuts down workers too early

Đang mở
#96,995 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

topic-multiprocessing type-bug
Ngôn ngữ chính
Python
Star
77.2k
Fork
36k
Chỉ số merge pull request
Chỉ số pull request đang chờ

Mô tả

Environment:
Debian 5.10.113-1, python 3.7 (can repro on python 3.10, too)

Repro:
This was found in a LLVM test, easiest way to repro (not the most minimal, though):

git clone git@github.com:llvm/llvm-project.git

while true ; do llvm/utils/lit/lit.py -j1 --order=lexical --max-failures=1 llvm/utils/lit/tests/Inputs/max-failures ; done

This sets up a 1-worker pool (-j1). The debug output looks like this:

-- Testing: 3 tests, 1 workers --
created semlock with handle 140702642597888
created semlock with handle 140702642593792
created semlock with handle 140702628683776
created semlock with handle 140702628679680
created semlock with handle 140702628675584
created semlock with handle 140702628671488
added worker
closing pool
FAIL: max-failures :: fail1.txt (1 of 3)
terminating pool
finalizing pool
helping task handler/workers to finish
removing tasks from inqueue until task handler finished
result handler found thread._state=TERMINATE
ensuring that outqueue is not full
joining worker handler
worker handler exiting
result handler exiting: len(cache)=%s, thread._state=%s 2 TERMINATE
terminating workers
task handler got sentinel
joining task handler
task handler sending sentinel to result handler

...and now it hangs

After attaching with gdb:

(gdb) py-bt
Traceback (most recent call first):
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/synchronize.py", line 95, in __enter__
    return self._semlock.__enter__()
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/queues.py", line 376, in put
    with self._wlock:
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/pool.py", line 562, in _handle_tasks
    outqueue.put(None)
  File "/usr/lib/python3.10/threading.py", line 953, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/usr/lib/python3.10/threading.py", line 1016, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/usr/lib/python3.10/threading.py", line 973, in _bootstrap
    self._bootstrap_inner()

Upon looking further: looks like multiprocessing.Pool's terminate attempts to terminate (as in Popen.terminate) the worker processes too early. If worker was in outqueue's critical section (that _wlock was taken) when it's shut down, that may explain the issue.

I tried calling terminate on the pool processes only after joining the task_handler and result_handler, i.e. :

711,716d710
<         # Terminate workers which haven't already finished.
<         if pool and hasattr(pool[0], 'terminate'):
<             util.debug('terminating workers')
<             for p in pool:
<                 if p.exitcode is None:
<                     p.terminate()
724a719,725
>
>         # Terminate workers which haven't already finished.
>         if pool and hasattr(pool[0], 'terminate'):
>             util.debug('terminating workers')
>             for p in pool:
>                 if p.exitcode is None:
>                     p.terminate()

That appears to address the issue - the script runs now indefinitely.

The code in Pool.terminate seems to have been around for a while, so maybe I am missing something? If not, happy to submit a patch!

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu trong Lib/multiprocessing/pool.py, tập trung vào Pool.terminate và thứ tự tắt của task-handler, result-handler và worker được mô tả trong đầu ra gỡ lỗi. Tái hiện bằng LLVM lit loop, sau đó xác minh một thay đổi bằng cách xác nhận rằng vòng lặp không còn bị treo khi kết thúc một pool có worker đang sử dụng outqueue.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
operating-systems
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
38/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.