利用Python+Java调用Shell脚本时的死锁陷阱详解

 更新时间:2018年01月24日 08:43:40   作者:perfectday20  
这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python+Java调用Shell脚本时的死锁陷阱的相关资料,文章通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。

前言

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 call,check_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()

而 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。

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

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

相关文章

  • Python的爬虫程序编写框架Scrapy入门学习教程

    Python的爬虫程序编写框架Scrapy入门学习教程

    Python的一大优势就是可以轻松制作Web爬虫,而超高人气的Scrapy则是名副其实的Python编写爬虫的利器,这里我们就来看一下Python的爬虫程序编写框架Scrapy入门学习教程:
    2016-07-07
  • python使用Plotly绘图工具绘制柱状图

    python使用Plotly绘图工具绘制柱状图

    这篇文章主要为大家详细介绍了python使用Plotly绘图工具绘制柱状图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-04-04
  • python模拟实现图书管理系统

    python模拟实现图书管理系统

    这篇文章主要为大家详细介绍了python模拟实现图书管理系统,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2022-03-03
  • OpenCV-Python实现凸包的获取

    OpenCV-Python实现凸包的获取

    凸包是一个计算几何中的概念,在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包,本文就使用OpenCV实现,感兴趣的可以了解一下
    2021-06-06
  • Python 使用 PyMysql、DBUtils 创建连接池提升性能

    Python 使用 PyMysql、DBUtils 创建连接池提升性能

    DBUtils 是一套 Python 数据库连接池包,并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。这篇文章主要介绍了Python 使用 PyMysql、DBUtils 创建连接池,提升性能,需要的朋友可以参考下
    2019-08-08
  • Python数据类型中的元组Tuple

    Python数据类型中的元组Tuple

    这篇文章主要介绍了Python数据类型中的元组Tuple,元组可以理解为一个只读列表,用()来标识,下文围绕元组展开详细资料,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-02-02
  • Python pip 安装与使用(安装、更新、删除)

    Python pip 安装与使用(安装、更新、删除)

    pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能,需要的朋友可以参考下
    2019-10-10
  • 深度学习TextLSTM的tensorflow1.14实现示例

    深度学习TextLSTM的tensorflow1.14实现示例

    这篇文章主要为大家介绍了深度学习TextLSTM的tensorflow1.14实现示例,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-01-01
  • 详解Django模板层过滤器和继承的问题

    详解Django模板层过滤器和继承的问题

    今天抽空给大家介绍Django模板层过滤器和继承的问题,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧
    2021-07-07
  • PyCharm+Pipenv虚拟环境开发和依赖管理的教程详解

    PyCharm+Pipenv虚拟环境开发和依赖管理的教程详解

    这篇文章主要介绍了PyCharm+Pipenv虚拟环境作开发和依赖管理的教程,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-04-04

最新评论