Python Python multiprocessing pool在join时卡顿的问题

在本文中，我们将介绍Python中使用多进程池时可能遇到的问题：在调用join方法时出现卡顿的情况。

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多进程池介绍

Python的multiprocessing模块提供了多进程处理的功能。其中，multiprocessing.Pool类是一个常用的进程池实现。通过使用进程池，我们可以简化并行计算或IO密集型任务的处理过程，提高程序的运行效率。

进程池可以通过调用它的apply、apply_async、map、map_async等方法来启动子进程执行任务，然后通过调用join方法等待所有子进程执行完毕。

join方法的作用

在使用进程池时，join方法的作用是阻塞主进程，直到所有子进程都执行完毕。在调用join方法之前，我们可以通过调用close方法来关闭进程池，防止新的任务被提交。

join方法的问题

然而，在某些情况下，调用join方法时可能会出现卡顿的问题，主进程无法继续执行。

这种卡顿的情况通常发生在进程池中的子进程出现异常或阻塞的情况下。由于join方法会等待所有子进程都结束，如果有子进程出现异常或阻塞，那么主进程将一直等待，导致程序无法继续执行。

下面是一个简单的示例，模拟了一个子进程阻塞的情况：

import multiprocessing
import time

def worker():
    print(f"子进程 {multiprocessing.current_process().name} 开始执行")
    time.sleep(5)
    print(f"子进程 {multiprocessing.current_process().name} 执行完毕")

pool = multiprocessing.Pool(processes=2)
for _ in range(5):
    pool.apply_async(worker)

pool.close()
pool.join()

print("主进程执行完毕")

在上述示例中，我们创建了一个进程池，并向其中提交了5个任务。每个任务都会让子进程休眠5秒钟。然后我们调用join方法等待所有子进程执行完毕。

运行以上代码后，我们会发现主进程会在等待子进程执行完毕时发生卡顿，无法继续执行下面的代码。这是因为子进程需要休眠5秒钟，而主进程在等待的过程中会被阻塞。