背景:项目在公司的一台虚拟机上运行(32核+32G)。其余人的项目也在这台物理机上运行。。个人训练代码是单进程的,跑完一次须要大约10h(数据量大逮着一个核使劲跑。。);训练是一个Celery定时任务;我开始训练时就有人提出他们的项目慢的卡着了。。html
改进:用多进程改进了训练过程当中阻塞的地方。这时就出问题了,在Celery进程中运行建立子进程时报错:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children(“不容许在守护进程中建立子进程”)
python
解决办法:web
1,在终端设置环境变量启用优化模式,export PYTHONOPTIMIZE=1,再执行celery -A app.celery.base worker -l info -n socwebai就好了ubuntu
2,若是用的multiprocessing,重写一个Mypool:https://stackoverflow.com/questions/6974695/python-process-pool-non-daemonic(没试)
bash
用方法1能够在本地测试运行了。服务器
修改服务器上supervisor app
command = export PYTHONOPTIMIZE=1 && /home/ldy/workspace/socwebai/venv_socwebai/bin/celery -A app.celery.base worker -l info -n socwebai
supervisor报错找不到export测试
查资料发现能够指定Celery 的 -O参数:优化
there are two method to solve this problem ,disable assert:
1.where celery starts set export PYTHONOPTIMIZE=1 OR start celery with this parameter -O OPTIMIZATION
2.disable python packet multiprocessing process.py line 102:
assert not _current_process._config.get(‘daemon’), \ ‘daemonic processes are not allowed to have children’this
试了下面几条命令,仍是提示不能建立子进程
celery -A app.celery.base -Q worker -l info -n socwebai celery -A app.celery.base worker -l info -n socwebai -Q celery -A app.celery.base worker -l info -n socwebai -Q 1
不熟悉-O参数鸭!
今天,问题解决了。
放弃supervisor改用systemd开机自启celery,ubuntu18.04 systemd开机自启教程。
将文中rc.local文件替换以下:
#!/bin/bash echo "PowerBoot strating..." > /var/www/socwebai/PowerBoot.log cd /var/www/socwebai/ source venv_socwebai/bin/activate export PYTHONOPTIMIZE=1 echo "ok" >> /var/www/socwebai/PowerBoot.log celery -A app.celery.base worker -l info -n socwebai >> /var/www/socwebai/PowerBoot.log 2>&1 & echo "okk" >> /var/www/socwebai/PowerBoot.log celery beat -A app.celery.tasks.train_model >> /var/www/socwebai/PowerBoot.log 2>&1 & echo "finished!" >> /var/www/socwebai/PowerBoot.log
sudo reboot 重启后,任务就启动了。一个celery worker,一个celery beat.
重点提一下rc.local部分:“ >> /var/www/socwebai/PowerBoot.log 2>&1 &”
在没加该部分开机自启时,执行完celery -A app.celery.base worker -l info -n socwebai终端被占用,没法继续向下执行,该部分的做用是:把当前终端放到后台,继续向下执行。