起步
在我的印象中,python的机制会自动清理已经完成任务的子进程的。通过网友的提问,还真看到了僵尸进程。
import multiprocessing as mp import os import time def pro(): print ("os.pid is ", os.getpid()) if __name__ == '__main__': print ("parent ", os.getpid()) while True: p = mp.Process(target = pro) p.start() time.sleep(1)
于是我觉得我要重新了解一下这个过程。
销毁僵尸进程的时机
mutilprossing.Process 继承自 BaseProcess 文件在 Lib/mutilprossing/process.py 中,我们看看它的start方法:
_children = set() class BaseProcess(object): def start(self): self._check_closed() _cleanup() self._popen = self._Popen(self) self._sentinel = self._popen.sentinel # Avoid a refcycle if the target function holds an indirect # reference to the process object (see bpo-30775) del self._target, self._args, self._kwargs _children.add(self)
_children 是一个全局的集合变量,保存着所有 BaseProcess 实例, start 函数末尾处 _children.add(self) 将进程对象放入。又注意到 _cleanup() 函数:
def _cleanup(): # check for processes which have finished for p in list(_children): if p._popen.poll() is not None: _children.discard(p)
_popen 是一个 Popen 对象,代码在 multiprossing/popen_fork.py 中,其 poll 函数有个 id, sts = os.waitpid(self.pid, flag) 一个回收子进程的函数。回收后再将 BaseProcess 子类实例从_children中移除。
这下就清楚了,python在子进程start中将进程放入集合,子进程可能长时间运行,因此这个集合上的进程会有很多状态,而为了防止过多僵尸进程导致资源占用,python会在下一个子进程 start 时清理僵尸进程。所以,最后一个子进程在自身程序运行完毕后就变成僵尸进程,它在等待下一个子进程start时被清理。所以 ps 上总有一个僵尸进程,但这个僵尸进程的 进程id 一直在变化。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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