Wer schon einmal einen Dienst mit Python realisiert hat, wird bereits vor der Aufgabe gestanden haben die Aufgaben die er verrichtet sauber und geordnet zu beenden. Python bietet einem hier vielerlei Lösungen an, darunter auch das atexit Modul. Für schnelle und simple Aufräum-Arbeiten ist dieses Modul wunderbar geeignet, nicht jedoch wenn Thread-Synchronisation und externe Kommunikation im Spiel ist. Warum das so ist und was die saubere Alternative ist, darum geht es heute in diesem Blogpost.
Wie der Name des Moduls und dessen Dokumentation bereits sagt, werden registrierte Routinen ausgeführt kurz bevor der Interpreter angehalten wird. Klingt erst einmal nicht besonders problematisch, ist es doch gerade was man haben möchte. Und es funktioniert sogar, solange keine Threads laufen. Dann werden die registrierten Routinen nicht aufgerufen. Das liegt daran, dass “normale” Threads explizit beendet werden müssen, sonst verhindern diese den Stopp des Interpreters. Damit das nicht passiert, kommt man möglicherweise auf folgende Idee:
[sourcecode language=”python” wraplines=”false” collapse=”false”]
t = threading.Thread(target=func)
t.daemon = True # Avoids that python hangs during shutdown
t.start()
[/sourcecode]
Ganz schlecht. Das mag möglicherweise den gewünschten Effekt haben und die Aufräum-Routinen können ihre Arbeit verrichten. Aber tatsächlich ist dies nur eine Lösung für ein Symptom, das eigentliche Problem ist noch immer nicht gelöst. Das wird einem spätestens klar, wenn es nicht mehr nur darum geht Threads zu beenden, sondern auch noch mit anderen über das Netzwerk verbundenen Diensten/Klienten eine saubere Unterbrechung der Kommunikation einzuleiten.
Denn was genau passiert wenn der Interpreter angehalten wird?
- Der MainThread wird sofort angehalten
- Offene File-Handles werden geschlossen
- Es wird gewartet dass alle nicht-Daemon Threads beendet wurden
- Die atexit-Routinen werden ausgeführt
- Garbage Collection
- Der Prozess wird beendet
Der zweite Punkt lässt einige vielleicht bereits aufhorchen, denn sockets sind nichts anderes als File-Handles. Wer nun immer noch denkt er könne in einem daemon-Thread die Netzwerk-Kommunikation mit seinem Gegenüber sauber beenden, ist auf dem Holzweg. Zum Zeitpunkt zu dem die atexit-Routinen laufen, sind bereits alle sockets unwiderruflich geschlossen.
Angenommen der Stopp des Dienstes wird ganz normal über SIGTERM initiiert, so könnte man nun alle atexit-Routinen in einen Signal-Handler verlagern. Dadurch würden sie laufen noch bevor der Interpreter angehalten wird, allerdings kommt man so sehr schnell wieder in die Bredouille, je nachdem welche Art von Arbeit der MainThread verrichtet. Denn da Signal-Handler asynchron im MainThread ausgeführt werden, ist das Risiko für ein Deadlock sehr groß. Kommen wir also zur erwähnten, sauberen Alternative: Feuer mit Feuer bekämpfen.
Was vormals in etwa so aussah:
[sourcecode language=”python” wraplines=”false” collapse=”false”]
class SomeDaemon:
def start():
# …
signal.signal(signal.SIGTERM, self._sigterm)
atexit.register(self._atexit)
# …
def _sigterm(self, signum, frame):
sys.exit(0)
def _atexit(self):
# Alle Aufräum-Arbeiten
[/sourcecode]
Kann ganz einfach, mit durchschlagendem Erfolg, so umgebaut werden:
[sourcecode language=”python” wraplines=”false” collapse=”false”]
class SomeDaemon:
def start():
# …
signal.signal(signal.SIGTERM, self._sigterm)
atexit.register(self._atexit)
# …
def _sigterm(self, signum, frame):
threading.Thread(target=self._cleanup, name=’CleanupThread’).start()
def _cleanup(self):
# Komplexe Aufräum-Arbeiten
def _atexit(self):
# Einfache Aufräum-Arbeiten
[/sourcecode]
Der “CleanupThread” sollte selbstverständlich keine Arbeit verrichten die unkontrolliert blockt. Denn dann sieht das ganze am Ende wieder so aus:
[sourcecode language=”python” wraplines=”false” collapse=”false”]
def _sigterm(self, signum, frame):
t = threading.Thread(target=self._cleanup, name=’CleanupThread’)
t.daemon = True
t.start()
[/sourcecode]
Und der ganze Spaß geht von vorne los..
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