推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 2301 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
如题，线上环境使用 thread.start_new_thread 启动了 10 个线程，每个线程读取数据库后，都在往同一个文件里面写入日
志，使用的是 Python 的 logging 模块
运行一段时间后，发现有 2 个线程没有写入日志了，但是其他八个线程仍然正常在写入，htop 查看该线程仍然是存在
的，这是死锁导致的吗？
网上查了下资料，logging 是线程安全的，应该是有 GIL 锁的，但是如果是死锁导致的话，其他八个线程应该也拿不
到锁才对，为什么能够继续写入呢？还是说在查数据库的时候连接超时导致的？
 |
1
linuxchild 2018-09-11 15:21:44 +08:00
看日志吧；
以前试过，日志倒是正常，当时忘记几个线程了 |
 |
2
Buffer2Disk OP @linuxchild 查了日志，也没啥特殊的异常报出来，很奇怪
|
|
3
Buffer2Disk OP @linuxchild 你当时也是死锁了吗？
|
|
4
linuxchild 2018-09-11 16:56:50 +08:00
@Buffer2Disk 没，当时日志挺正常的
|
|
5
Buffer2Disk OP @linuxchild 后来有解决吗？
|
 |
6
colin8102 2018-09-11 17:49:33 +08:00
python 的多线程不是假的么？还会出现打 log 死锁？我都是使用的多进程，通信极其麻烦，
|
 |
7
d18 2018-09-11 17:58:58 +08:00  1
The logging module is intended to be thread-safe without any special work needing to be done by its clients. It achieves this though using threading locks; there is one lock to serialize access to the module ’ s shared data, and each handler also creates a lock to serialize access to its underlying I/O.
文档有写。 |
 |
9
codingcrush 2018-09-11 18:33:32 +08:00
线程安全的
|
 |
10
reself 2018-09-11 18:41:09 +08:00 via Android
建议搞清楚文件锁和 gil 锁的区别。logging 写日志是用 append 模式打开的文件，写入时会加锁。问题在于你的使用方式下这个锁是不是线程安全的？
|
 |
11
lniwn 2018-09-11 19:05:13 +08:00
建议单个日志线程，其他线程把 log 信息都发送到日志线程。
|
 |
12
sampeng 2018-09-11 19:27:46 +08:00
append 还能死锁？长见识。。。
|
 |
13
toono 2018-09-11 19:37:33 +08:00 via iPhone
等待下文
|
 |
14
lolizeppelin 2018-09-11 20:02:01 +08:00 via Android
正常设置下 linux Python 多进城写日志都是安全的
|
 |
15
luzhongqiu 2018-09-11 21:47:38 +08:00
建议，用 async 吧
|
 |
16
justou 2018-09-12 08:33:48 +08:00
做了异常处理没有, 有可能是那两个线程异常退出了
|
 |
17
weyou 2018-09-12 10:15:09 +08:00 via Android
可以看 logging 模块的源码，是做了线程同步的。实际使用中也从未发现有 logging 导致的死锁发生。
|
|
18
Buffer2Disk OP @justou 异常处理做了，但是只看到了数据库连接超时的日志，超时的话，数据库恢复正常时，会自动重连上去的
线程异常退出的话，不知道怎么样算退出，从 htop 里面看线程还是存在的 |
 |
19
mythmgn 2018-09-12 15:06:44 +08:00
logging 是 thread-safe 的，我们的库在 logging 的基础上实现了 cup.log 模块（ https://github.com/baidu/CUP/blob/master/cup/log.py ） ，在线上跑了很久了，没问题的哈。
感觉还是楼主的代码逻辑哪儿有问题导致卡住了，肯定不是 logging 导致的。 |
|
20
Buffer2Disk OP @mythmgn 我也觉得，如果是 logging 死锁了的话，其他几个线程不会继续正常写入的，
那个线程里面里面就做了 3 件事情 ：1.读取远程数据库的数据 2.打印日志 3.开启或者关闭 socket 端口 第一件事情实际测试过，数据库挂掉过几分钟又重新启动后，线程是不会阻塞的，可以继续正常读取数据 打印了异常日志，也没发现什么特别的，就数据库挂掉后，读取超时的日志， 但是现在就出现个玄学问题了，怎么能排查出来问题在哪？ |
|
21
weyou 2018-09-12 19:06:11 +08:00 via Android
@Buffer2Disk 可以检查下线程有没有访问相同的数据资源，比如同一个全局量或同一个对象之类的
|
|
22
mythmgn 2018-09-12 19:21:19 +08:00
@Buffer2Disk 二分法增加 log 试试。
这样缩小范围到具体是哪儿卡住了。 我调试多线程一般就是靠日志，哈哈。 一般玄学问题大部分都是代码逻辑问题。 真遇到编辑器或者库缺陷的，太少了，除非你直接操作了非常非常底层的东西 |
Select Language