摘要:一般使用或者調(diào)用外部腳本需要注意的是,這里的方向是相對于主程序的,所以就是子進(jìn)程的輸出,而是子進(jìn)程的輸入。基于同樣的原因,假如調(diào)用了方法等待子進(jìn)程執(zhí)行完畢而沒有及時處理輸出的話,就會造成死鎖。
最近有一項(xiàng)需求,要定時判斷任務(wù)執(zhí)行條件是否滿足并觸發(fā) Spark 任務(wù),平時編寫 Spark 任務(wù)時都是封裝為一個 Jar 包,然后采用 Shell 腳本形式傳入所需參數(shù)執(zhí)行,考慮到本次判斷條件邏輯復(fù)雜,只用 Shell 腳本完成不利于開發(fā)測試,所以調(diào)研使用了 Python 和 Java 分別調(diào)用 Spark 腳本的方法。
使用版本為 Python 3.6.4 及 JDK 8
Python主要使用 subprocess 庫。Python 的 API 變動比較頻繁,在 3.5 之后新增了 run 方法,這大大降低了使用難度和遇見 Bug 的概率。
subprocess.run(["ls", "-l"]) subprocess.run(["sh", "/path/to/your/script.sh", "arg1", "arg2"])
為什么說使用 run 方法可以降低遇見 Bug 的概率呢?
在沒有 run 方法之前,我們一般調(diào)用其他的高級方法,即 Older high-level API,比如 call,check_all,或者直接創(chuàng)建 Popen 對象。因?yàn)槟J(rèn)的輸出是 console,這時如果對 API 不熟悉或者沒有仔細(xì)看 doc,想要等待子進(jìn)程運(yùn)行完畢并獲取輸出,使用了 stdout = PIPE 再加上 wait 的話,當(dāng)輸出內(nèi)容很多時會導(dǎo)致 Buffer 寫滿,進(jìn)程就一直等待讀取,形成死鎖。在一次將 Spark 的 log 輸出到 console 時,就遇到了這種奇怪的現(xiàn)象,下邊的腳本可以模擬:
# a.sh for i in {0..9999}; do echo "***************************************************" done
p = subprocess.Popen(["sh", "a.sh"], stdout=subprocess.PIPE) p.wait()
而 call 則在方法內(nèi)部直接調(diào)用了 wait 產(chǎn)生相同的效果。
要避免死鎖,則必須在 wait 方法調(diào)用之前自行處理掉輸入輸出,或者使用推薦的 communicate 方法。 communicate 方法是在內(nèi)部生成了讀取線程分別讀取 stdout stderr,從而避免了 Buffer 寫滿。而之前提到的新的 run 方法,就是在內(nèi)部調(diào)用了 communicate。
stdout, stderr = process.communicate(input, timeout=timeout)Java
說完了 Python,Java 就簡單多了。
Java 一般使用 Runtime.getRuntime().exec() 或者 ProcessBuilder 調(diào)用外部腳本:
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,這里 stream 的方向是相對于主程序的,所以 getInputStream() 就是子進(jìn)程的輸出,而 getOutputStream() 是子進(jìn)程的輸入。
基于同樣的 Buffer 原因,假如調(diào)用了 waitFor 方法等待子進(jìn)程執(zhí)行完畢而沒有及時處理輸出的話,就會造成死鎖。
由于 Java API 很少變動,所以沒有像 Python 那樣提供新的 run 方法,但是開源社區(qū)也給出了自己的方案,如commons exec,或 http://www.baeldung.com/run-shell-command-in-java,或 alvin alexander 給出的方案(雖然不完整)。
// commons exec,要想獲取輸出的話,相比 python 來說要復(fù)雜一些 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 都是統(tǒng)一的,就是在后臺開啟新線程讀取子進(jìn)程的輸出,防止 Buffer 寫滿。
另一個統(tǒng)一思想的地方就是,都推薦使用數(shù)組或 list 將輸入的 shell 命令分隔成多段,這樣的話就由系統(tǒng)來處理空格等特殊字符問題。
Original article in my Blog
參考:
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
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摘要:一般使用或者調(diào)用外部腳本需要注意的是,這里的方向是相對于主程序的,所以就是子進(jìn)程的輸出,而是子進(jìn)程的輸入?;谕瑯拥脑颍偃缯{(diào)用了方法等待子進(jìn)程執(zhí)行完畢而沒有及時處理輸出的話,就會造成死鎖。 最近有一項(xiàng)需求,要定時判斷任務(wù)執(zhí)行條件是否滿足并觸發(fā) Spark 任務(wù),平時編寫 Spark 任務(wù)時都是封裝為一個 Jar 包,然后采用 Shell 腳本形式傳入所需參數(shù)執(zhí)行,考慮到本次判斷條件...
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