资讯专栏INFORMATION COLUMN

使用Python和Java调用Shell脚本时的死锁陷阱

freewolf / 2490人阅读

摘要:一般使用或者调用外部脚本需要注意的是,这里的方向是相对于主程序的,所以就是子进程的输出,而是子进程的输入。基于同样的原因,假如调用了方法等待子进程执行完毕而没有及时处理输出的话,就会造成死锁。

最近有一项需求,要定时判断任务执行条件是否满足并触发 Spark 任务,平时编写 Spark 任务时都是封装为一个 Jar 包,然后采用 Shell 脚本形式传入所需参数执行,考虑到本次判断条件逻辑复杂,只用 Shell 脚本完成不利于开发测试,所以调研使用了 Python 和 Java 分别调用 Spark 脚本的方法。

使用版本为 Python 3.6.4 及 JDK 8

Python

主要使用 subprocess 库。Python 的 API 变动比较频繁,在 3.5 之后新增了 run 方法,这大大降低了使用难度和遇见 Bug 的概率。

subprocess.run(["ls", "-l"])
subprocess.run(["sh", "/path/to/your/script.sh", "arg1", "arg2"])

为什么说使用 run 方法可以降低遇见 Bug 的概率呢?
在没有 run 方法之前,我们一般调用其他的高级方法,即 Older high-level API,比如 callcheck_all,或者直接创建 Popen 对象。因为默认的输出是 console,这时如果对 API 不熟悉或者没有仔细看 doc,想要等待子进程运行完毕并获取输出,使用了 stdout = PIPE 再加上 wait 的话,当输出内容很多时会导致 Buffer 写满,进程就一直等待读取,形成死锁。在一次将 Spark 的 log 输出到 console 时,就遇到了这种奇怪的现象,下边的脚本可以模拟:

# a.sh
for i in {0..9999}; do
    echo "***************************************************"
done 
p = subprocess.Popen(["sh", "a.sh"], stdout=subprocess.PIPE)
p.wait()

call 则在方法内部直接调用了 wait 产生相同的效果。
要避免死锁,则必须在 wait 方法调用之前自行处理掉输入输出,或者使用推荐的 communicate 方法。 communicate 方法是在内部生成了读取线程分别读取 stdout stderr,从而避免了 Buffer 写满。而之前提到的新的 run 方法,就是在内部调用了 communicate

stdout, stderr = process.communicate(input, timeout=timeout)
Java

说完了 Python,Java 就简单多了。
Java 一般使用 Runtime.getRuntime().exec() 或者 ProcessBuilder 调用外部脚本:

Process p = Runtime.getRuntime().exec(new String[]{"ls", "-al"});
Scanner sc = new Scanner(p.getInputStream());
while (sc.hasNextLine()) {
    System.out.println(sc.nextLine());
}
// or
Process p = new ProcessBuilder("sh", "a.sh").start();  
p.waitFor(); // dead lock    

需要注意的是,这里 stream 的方向是相对于主程序的,所以 getInputStream() 就是子进程的输出,而 getOutputStream() 是子进程的输入。

基于同样的 Buffer 原因,假如调用了 waitFor 方法等待子进程执行完毕而没有及时处理输出的话,就会造成死锁。
由于 Java API 很少变动,所以没有像 Python 那样提供新的 run 方法,但是开源社区也给出了自己的方案,如commons exec,或 http://www.baeldung.com/run-shell-command-in-java,或 alvin alexander 给出的方案(虽然不完整)。

// commons exec,要想获取输出的话,相比 python 来说要复杂一些
CommandLine commandLine = CommandLine.parse("sh a.sh");
        
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
PumpStreamHandler streamHandler = new PumpStreamHandler(out);
        
Executor executor = new DefaultExecutor();
executor.setStreamHandler(streamHandler);
executor.execute(commandLine);
        
String output = new String(out.toByteArray());

但其中的思想和 Python 都是统一的,就是在后台开启新线程读取子进程的输出,防止 Buffer 写满。

另一个统一思想的地方就是,都推荐使用数组或 list 将输入的 shell 命令分隔成多段,这样的话就由系统来处理空格等特殊字符问题。

Original article in my Blog

参考:
https://dcreager.net/2009/08/06/subprocess-communicate-drawbacks/
https://alvinalexander.com/java/java-exec-processbuilder-process-1
https://www.javaworld.com/article/2071275/core-java/when-runtime-exec---won-t.html

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/41283.html

相关文章

  • 使用PythonJava调用Shell脚本时的死锁陷阱

    摘要:一般使用或者调用外部脚本需要注意的是,这里的方向是相对于主程序的,所以就是子进程的输出,而是子进程的输入。基于同样的原因,假如调用了方法等待子进程执行完毕而没有及时处理输出的话,就会造成死锁。 最近有一项需求,要定时判断任务执行条件是否满足并触发 Spark 任务,平时编写 Spark 任务时都是封装为一个 Jar 包,然后采用 Shell 脚本形式传入所需参数执行,考虑到本次判断条件...

    wow_worktile 评论0 收藏0
  • SegmentFault 技术周刊 Vol.40 - 2018,来学习一门新的编程语言吧!

    摘要:入门,第一个这是一门很新的语言,年前后正式公布,算起来是比较年轻的编程语言了,更重要的是它是面向程序员的函数式编程语言,它的代码运行在之上。它通过编辑类工具,带来了先进的编辑体验,增强了语言服务。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV1xdq?w=900&h=385); 新的一年不知不觉已经到来了,总结过去的 2017,相信小伙们一定有很多收获...

    caspar 评论0 收藏0
  • SegmentFault 技术周刊 Vol.40 - 2018,来学习一门新的编程语言吧!

    摘要:入门,第一个这是一门很新的语言,年前后正式公布,算起来是比较年轻的编程语言了,更重要的是它是面向程序员的函数式编程语言,它的代码运行在之上。它通过编辑类工具,带来了先进的编辑体验,增强了语言服务。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV1xdq?w=900&h=385); 新的一年不知不觉已经到来了,总结过去的 2017,相信小伙们一定有很多收获...

    nihao 评论0 收藏0
  • SegmentFault 技术周刊 Vol.40 - 2018,来学习一门新的编程语言吧!

    摘要:入门,第一个这是一门很新的语言,年前后正式公布,算起来是比较年轻的编程语言了,更重要的是它是面向程序员的函数式编程语言,它的代码运行在之上。它通过编辑类工具,带来了先进的编辑体验,增强了语言服务。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV1xdq?w=900&h=385); 新的一年不知不觉已经到来了,总结过去的 2017,相信小伙们一定有很多收获...

    Drummor 评论0 收藏0
  • 多线程编程完全指南

    摘要:在这个范围广大的并发技术领域当中多线程编程可以说是基础和核心,大多数抽象并发问题的构思与解决都是基于多线程模型来进行的。一般来说,多线程程序会面临三类问题正确性问题效率问题死锁问题。 多线程编程或者说范围更大的并发编程是一种非常复杂且容易出错的编程方式,但是我们为什么还要冒着风险艰辛地学习各种多线程编程技术、解决各种并发问题呢? 因为并发是整个分布式集群的基础,通过分布式集群不仅可以大...

    mengera88 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<