Skip to main content
 首页 » 编程设计

python之是否可以手动锁定/解锁队列

2024年11月01日41lyj

我很好奇是否有办法手动锁定 multiprocessing.Queue 对象。

我有一个非常标准的生产者/消费者模式设置,其中我的主线程不断产生一系列值,multiprocessing.Process 工作池对产生的值进行操作。

它全部由一个单独的 multiprocessing.Queue() 控制。

import time 
import multiprocessing 
 
 
class Reader(multiprocessing.Process):  
    def __init__(self, queue):  
        multiprocessing.Process.__init__(self) 
        self.queue = queue  
 
    def run(self):  
        while True:  
            item = self.queue.get()  
            if isinstance(item, str):  
                break  
 
 
if __name__ == '__main__':  
 
    queue = multiprocessing.Queue() 
    reader = Reader(queue) 
    reader.start() 
 
     
    start_time = time.time() 
    while time.time() - start_time < 10:  
        queue.put(1) 
    queue.put('bla bla bla sentinal') 
    queue.join()  

我遇到的问题是,我的工作线程池无法像主线程向其中插入值那样快地消耗和处理 queue。因此,一段时间后,Queue 变得笨拙,以至于弹出 MemoryError。

一个明显的解决方案是简单地在生产者中添加一个等待检查,以阻止它向队列中放入更多的值。类似的东西:

while time.time() - start_time < 10:  
    queue.put(1) 
    while queue.qsize() > some_size: 
        time.sleep(.1) 
queue.put('bla bla bla sentinal') 
queue.join()  

但是,由于该程序的时髦性质,我想将队列中的所有内容转储到文件中以供以后处理。但!如果不能暂时锁定队列,工作人员就无法消费队列中的所有内容,因为生产者不断地用垃圾填满它——无论如何在概念上都是如此。经过无数次测试后,似乎在某个时候其中一把锁获胜(但通常是添加到队列中的那把锁)。

编辑:此外,我意识到可以简单地停止生产者并从该线程使用它......但这让我内心的单一责任人感到难过,因为生产者是生产者,而不是消费者.

编辑:

在查看了Queue 的源码后,我想到了这个:

def dump_queue(q): 
    q._rlock.acquire() 
    try: 
        res = [] 
        while not q.empty(): 
            res.append(q._recv()) 
            q._sem.release() 
        return res 
    finally: 
        q._rlock.release()     

但是,我太害怕使用它了!我不知道这是否“正确”。我没有足够的把握知道这是否会在不破坏任何 Queue 内部结构的情况下保持下去。

有人知道这会不会坏吗? :)

请您参考如下方法:

鉴于评论中所说的内容,Queue 只是针对您的问题的错误数据结构 - 但很可能是可用解决方案的一部分。

听起来您只有一个制作人。创建一个新的本地生产者(不跨进程共享)类来实现您真正需要的语义。例如,

class FlushingQueue: 
    def __init__(self, mpqueue, path_to_spill_file, maxsize=1000, dumpsize=1000000): 
        from collections import deque 
        self.q = mpqueue  # a shared `multiprocessing.Queue` 
        self.dump_path = path_to_spill_file 
        self.maxsize = maxsize 
        self.dumpsize = dumpsize 
        self.d = deque()  # buffer for overflowing values 
 
    def put(self, item): 
        if self.q.qsize() < self.maxsize: 
            self.q.put(item) 
            # in case consumers have made real progress 
            while self.d and self.q.qsize() < self.maxsize: 
                self.q.put(self.d.popleft()) 
        else: 
            self.d.append(item) 
            if len(self.d) >= self.dumpsize: 
                self.dump() 
 
    def dump(self): 
        # code to flush self.d to the spill file; no 
        # need to look at self.q at all 

我敢打赌你可以完成这项工作:-)