一个Reentrant Error引发的对Python信号机制的探索和思考-51CTO.COM

写在前面

前几天工作时遇到了一个匪夷所思的问题。经过几次尝试后问题得以解决，但问题产生的原因却仍令人费解。查找 SO 无果，我决定翻看 Python 的源码。断断续续地研究了几天，终于恍然大悟。撰此文以记。

本文环境：

Ubuntu 16.04 (64 bit)
Python 3.6.2

使用的 C 源码可以从 Python 官网获取。

起因

工作时用到了 celery 作为异步任务队列，为方便调试，我写了一个脚本用以启动/关闭 celery 主进程。代码简化后如下：

import sys 
 
import subprocess 
 
# ... 
 
celery_process = subprocess.Popen( 
 
    ['celery', '-A', 'XXX', 'worker'], 
 
    stdout=subprocess.PIPE, 
 
    stderr=sys.stderr 
 
) 
 
try: 
 
    # Start and wait for server process 
 
except KeyboardInterrupt: 
 
    # Ctrl + C pressed 
 
    celery_process.terminate() 
 
    celery_process.wait()

代码启动了 celery worker，并尝试在捕获到 KeyboardInterrupt 异常时将其热关闭。

初看上去没什么问题。然而实际测试时却发生了十分诡异的事情：按下 Ctrl+C 后，程序偶尔会抛出这样的异常：RuntimeError: reentrant call inside <_io.BufferedWriter name='<stdout>’>。诡异之处有两点：

异常发生的时机有随机性

异常的 traceback 指向 celery 包，也就是说这是在 celery 主进程内部发生的异常

这个结果大大出乎了我的意料。随机性异常是众多最难缠的问题之一，因为这常常意味着并发问题，涉及底层知识，病灶隐蔽，调试难度大，同时没有有效的手段判断问题是否彻底解决(可能只是降低了频率)。

解决

异常信息中有两个词很关键：reentrant 和 stdout。reentrant call 说明有一个不可重入的函数被递归调用了;stdout 则指明了发生的地点和时机。初步可以判定：由于某种原因，有两股控制流在同时操控 stdout。

“可重入”是什么?根据 Wikipedia 的定义：如果一个子程序能在执行时被中断并在之后被正确地、安全地唤起，它就被称为可重入的。依赖于全局数据的过程是不可重入的，如 printf(依赖于全局文件描述符)、malloc(依赖与和堆相关的一系列数据结构)等函数。需要注意的是，可重入性(reentrant)与线程安全性(thread-safe)并不等价，甚至不存在包含关系，Wikipedia 中给出了相关的反例。

多次尝试后，出现了一条线索：有时候 worker: Warm shutdown (MainProcess) 这个字符串会被二次打印，时机不确定。这句话是 celery 将要热关闭时的提示语，二次出现只可能是主进程收到了第二个信号。阅读 celery 的文档可知，SIGINT 和 SIGTERM 信号可以引发热关闭。回头浏览我的代码，其中只有一处发送了 SIGTERM 信号(celery_process.terminate())，至于另一个神秘的信号，我怀疑是 SIGINT。

SO 一下，结果印证了我的猜想：

If you are generating the SIGINT with Ctrl-C on a Unix system, then the signal is being sent to the entire process group.

— via StackOverflow

SIGINT 信号不仅会发送到父进程，而是会发到整个进程组，默认情况下包括了所有子进程。也就是说——在拦截了 KeyboardInterrupt 之后执行的 celery_process.terminate() 是多此一举，因为 SIGINT 信号也会被发送至 celery 主进程，同样会引起热关闭。代码稍作修改即可正常运行：

# ... 
 
try: 
 
    # Start and wait for server process 
 
except KeyboardInterrupt: 
 
    # Ctrl + C pressed 
 
    pass 
 
else: 
 
    # Signal SIGTERM if no exception raised 
 
    celery_process.terminate() 
 
finally: 
 
    # Wait for it to avoid it becoming orphan 
 
    celery_process.wait()

猜测

UNIX 信号处理是一个相当奇葩的过程——当进程收到一个信号时，内核会选择一条线程(以一定的规则)，中断其当前控制流，将控制流强行转给信号处理函数，待其执行完毕后再将控制流交还给原线程。时序图如下：

由于控制流转换发生在同一条线程上，许多线程间同步机制会失效甚至报错。因此信号处理函数的编写要比线程函数更加严格，对同一个文件输出是被禁止并且无解的，因为很可能会发生这样的事情：

而且这个问题不能通过加锁来解决(因为是在同一个线程中，会死锁)。

因此，我猜测异常发生时的事件时序是这样的：在 print 未执行完时中断，又在信号处理函数中调用 print，触发了重入检测，引起 RuntimeError：

疑云又起

不幸的是，我的猜想很快被推翻了。

在翻看 Python signal 模块的官方文档，我看到了如下叙述：

A Python signal handler does not get executed inside the low-level (C) signal handler. Instead, the low-level signal handler sets a flag which tells the virtual machine to execute the corresponding Python signal handler at a later point(for example at the next bytecode instruction).

— via Python Documentation

也就是说，Python 中使用 signal.signal 注册的信号处理函数并不会在收到信号时立即执行，而只是简单做一个标记，将其延迟至之后的某个时机。这么做可以尽量快地结束异常控制流，减少其对被阻断进程的影响。

这番表述可以说是推翻了我的猜想，因为 Signal Handler 中的 print 并没有在异常控制流中执行。那异常又是怎么产生的呢?

文档说 Python Signal Handler 会被延后至某个时机进行，但并没有明示是什么时候。对于这个疑问，这个提问的被采纳回答则斩钉截铁地将其具体化到了“某两个 Python 字节码之间”。

我们知道，Python 程序在执行前会被编译成 Python 内定的字节码

(bytecode),Python 虚拟机实际执行的正是这些字节码。倘若该回答是正确的，则立即有如下推论：在处理信号的过程中，字节码具有原子性(atomic)。也就是说，主线程总是在两个字节码之间决定是否转移控制流，而不会出现以下情况：

这很显然与我的程序结果相悖：print 与 print 所调用的 io.BufferedWriter.write 和 io.BufferedWriter.flush 都是用纯 C 代码编写的，对其的调用只消耗一条字节码(CALL_FUNCTION 或 CALL_FUNCTION_KW)，在信号中断的影响下，这几个函数仍保持原子性，在时序图上互不重叠，更不会发生重入。

[[203574]]

因此，除了在两个字节码之间，应该还有其他时机唤起了 Python Signal Handler。

至此，问题已触及 Python 的地板了，需向更底层挖掘才能找到答案。

深入源码

信号注册逻辑位于 Modules/signalmodule.c 文件中。 313 行的 signal_handler 是信号处理函数的最外层包装，由系统调用 signal 或 sigaction 注册至内核，并在信号发生时被内核回调，是异常控制流的入口。signal_handler 主要调用了 239 行处的 trip_signal 函数，其中有这样一段代码：

Handlers[sig_num].tripped = 1;      
 
if (!is_tripped) { 
 
    is_tripped = 1; 
 
    Py_AddPendingCall(checksignals_witharg, NULL); 
 
}

这段代码便是文档中所说的逻辑：做标记并延后 Python Signal Handler。其中 checksignals_witharg 即为被延后调用的函数，位于 192 行，核心代码只有一句：

static int 
 
checksignals_witharg(void * unused) 
 
{  
    return PyErr_CheckSignals();  
}  
 
r_CheckSignals 位于 1511 行：  
 
int 
 
PyErr_CheckSignals(void)  
{  
    int i;  
    PyObject *f;   
 
    if (!is_tripped)  
        return 0;  
  
 
#ifdef WITH_THREAD  
    if (PyThread_get_thread_ident() != main_thread)  
        return 0;  
#endif   
 
    is_tripped = 0;   
 
    if (!(f = (PyObject *)PyEval_GetFrame()))  
        f = Py_None;   
 
    for (i = 1; i < NSIG; i++) { 
 
        if (Handlers[i].tripped) {  
            PyObject *result = NULL;  
            PyObject *arglist = Py_BuildValue("(iO)", i, f);  
            Handlers[i].tripped = 0;   
 
            if (arglist) {  
                result = PyEval_CallObject(Handlers[i].func, arglist);  
                Py_DECREF(arglist);  
            } 
 
            if (!result)  
                return -1;   
 
            Py_DECREF(result);  
        }  
    }   
 
    return 0;  
}

可见，这个函数便是异步回调的最里层，包含了执行 Python Signal Handler 的逻辑。

至此我们可以发现，整个 Python 中有两个办法可以唤起 Python Signal Handler，一个是调用 checksignals_witharg，另一个是调用 PyErr_CheckSignals。前者只是后者的简单封包。

checksignals_witharg 在 Python 源码中只出现了一次(不包括定义，下同)，没有被直接调用的迹象。但需要注意的是，checksignals_witharg 曾被当做 Py_AddPendingCall 的参数，Py_AddPendingCall 所做的工作时将其加入到一个全局队列中。与之对应的出队操作是 Py_MakePendingCalls，位于 Python/ceval.c 的 464 行。此函数会间接调用 checksignals_witharg，在 Python 源码中被调用了 3 次：

Modules/_threadmodule.c 52 行的 acquire_timed
Modules/main.c 310 行的 run_file
Python/ceval.c 722 行的 _PyEval_EvalFrameDefault

值得注意的是，_PyEval_EvalFrameDefault 是一个长达 2600 多行的状态机，是解析字节码的核心逻辑所在。此处调用出现于状态机主循环开始处——这印证了上面回答中的部分说法，即 Python 会在两个字节码中间唤起 Python Signal Hanlder。

而 PyErr_CheckSignals 在 Python 源码中出现了 80 多处，遍布 Python 的各个模块中——这说明该回答的另一半说法是错误的：除了在两个字节码之间，Python 还可能在其他角落唤起 Python Signal Handler。其中有两处值得注意，它们都位于 Modules/_io/bufferedio.c 中：

1884 行的 _bufferedwriter_flush_unlocked
1939 行的 _io_BufferedWriter_write_impl

这两个函数是 io.BufferedWriter 类的底层实现，会被 print 间接调用。仔细观察可以发现，它们都有着相似的结构：

ENTER_BUFFERED(self)  
// ...  
PyErr_CheckSignals();  
// ...  
LEAVE_BUFFERED(self)

ENTER_BUFFERED 是一个宏，会尝试申请无阻塞线程锁以保证函数不会被重入：

#define ENTER_BUFFERED(self) \  
    ( (PyThread_acquire_lock(self->lock, 0) ? \  
       1 : _enter_buffered_busy(self)) \  
     && (self->owner = PyThread_get_thread_ident(), 1) )

[[203575]]

至此，真相已经大白了。

真相

当信号中断发生在 _bufferedwriter_flush_unlocked 或 _io_BufferedWriter_write_impl 中时，这两个函数中的 PyErr_CheckSignals 会直接唤起 Python Signal Handler，而此时由 ENTER_BUFFERED 上的锁尚未解开，若 Python Signal Handler 中又有 print 函数调用，则会导致再次 ENTER_BUFFERED 上锁失败，从而抛出异常。时序图如下：

思考

为什么不将 Python Signal Handler 调用的地点统一在一个地方，而是散布在程序的各处呢?阅读相关代码，我认为有两点原因：

信号中断会使某些系统调用行为异常，从而使系统调用的调用者不知如何处理，此时需要调用 Signal Handler 进行可能的状态恢复。一个例子是 write 系统调用，信号中断会导致数据部分写回，与此相关的一大批 I/O 函数(包括出问题的 _bufferedwriter_flush_unlocked 和 _io_BufferedWriter_write_impl)便只能相应地调用 PyErr_CheckSignals。

某些函数需要做计算密集型任务，为了防止 Python Signal Handler 的调用被过长地延后(其实主要是为了及时响应键盘中断，防止程序无法从前台结束)，必须适时地检查并调用 Python Signal Handler。一个例子是 Objects/longobject.c 中的诸函数，longobject.c 定义了 Python 特有的无限长整型，其相关的运算可能耗时相当长，必须做这样的处理。

总结

Python Signal Handler 的调用会被延后，但时机不止在两个字节码之间，而是可能出现在任何地方。

由于第一条，Python Signal Handler 中尽量都使用可重入的的函数，以避免奇怪的问题。可重入性可以从文档获知，也可以结合定义由源码推断出来。

有疑问，翻源码。人会说谎，代码不会。