Python进程池处理并发TCP请求导致客户端卡死的原因是什么？

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：

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：

1. start_request函数现在接收clientsocket的文件描述符clientsocket_fd。
2. 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。
3. 在finally块中添加clientsocket.close()，确保套接字正确关闭。
4. 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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