18.6. resource — 系统资源管理 | python 运行时服务 |《python 3 标准库实例教程》| python 技术论坛-江南app体育官方入口
目的：管理 unix 程序的系统资源限制。
resource 中的函数探测进程消耗的当前系统资源，并对它们设置限制以控制程序可以对系统施加的负载量。
目前的用法
使用 getrusage() 来探测当前进程和/或其子进程使用的资源。 返回值是一个数据结构，包含基于系统当前状态的多个资源指标。
注意
并非所有收集的资源值都列举在此处。 有关更完整的列表，请参阅
resource的标准库文档。
resource_getrusage.py
import resource
import time
resources = [
('ru_utime', 'user time'),
('ru_stime', 'system time'),
('ru_maxrss', 'max. resident set size'),
('ru_ixrss', 'shared memory size'),
('ru_idrss', 'unshared memory size'),
('ru_isrss', 'stack size'),
('ru_inblock', 'block inputs'),
('ru_oublock', 'block outputs'),
]
usage = resource.getrusage(resource.rusage_self)
for name, desc in resources:
print('{:<25} ({:<10}) = {}'.format(
desc, name, getattr(usage, name)))
因为测试程序非常简单，所以它不会使用很多资源。
$ python3 resource_getrusage.py
user time (ru_utime ) = 0.032299999999999995
system time (ru_stime ) = 0.01517
max. resident set size (ru_maxrss ) = 9945088
shared memory size (ru_ixrss ) = 0
unshared memory size (ru_idrss ) = 0
stack size (ru_isrss ) = 0
block inputs (ru_inblock) = 0
block outputs (ru_oublock) = 0
资源限制
与当前实际使用情况分开，可以检查应用程序上的 限制 ，然后更改它们。
resource_getrlimit.py
import resource
limits = [
('rlimit_core', 'core file size'),
('rlimit_cpu', 'cpu time'),
('rlimit_fsize', 'file size'),
('rlimit_data', 'heap size'),
('rlimit_stack', 'stack size'),
('rlimit_rss', 'resident set size'),
('rlimit_nproc', 'number of processes'),
('rlimit_nofile', 'number of open files'),
('rlimit_memlock', 'lockable memory address'),
]
print('resource limits (soft/hard):')
for name, desc in limits:
limit_num = getattr(resource, name)
soft, hard = resource.getrlimit(limit_num)
print('{:<23} {}/{}'.format(desc, soft, hard))
每个限制的返回值是一个元组，其中包含当前配置强加的 软 限制和操作系统强加的 硬 限制。
$ python3 resource_getrlimit.py
resource limits (soft/hard):
core file size 0/9223372036854775807
cpu time 9223372036854775807/9223372036854775807
file size 9223372036854775807/9223372036854775807
heap size 9223372036854775807/9223372036854775807
stack size 8388608/67104768
resident set size 9223372036854775807/9223372036854775807
number of processes 1418/2128
number of open files 9472/9223372036854775807
lockable memory address 9223372036854775807/9223372036854775807
可以使用 setrlimit() 更改限制。
resource_setrlimit_nofile.py
import resource
import os
soft, hard = resource.getrlimit(resource.rlimit_nofile)
print('soft limit starts as :', soft)
resource.setrlimit(resource.rlimit_nofile, (4, hard))
soft, hard = resource.getrlimit(resource.rlimit_nofile)
print('soft limit changed to :', soft)
random = open('/dev/random', 'r')
print('random has fd =', random.fileno())
try:
null = open('/dev/null', 'w')
except ioerror as err:
print(err)
else:
print('null has fd =', null.fileno())
此示例使用 rlimit_nofile 来控制允许的打开文件数，将其更改为比默认值更小的软限制。
$ python3 resource_setrlimit_nofile.py
soft limit starts as : 9472
soft limit changed to : 4
random has fd = 3
[errno 24] too many open files: '/dev/null'
限制进程应消耗的 cpu 时间量也很有用，以避免使用太多。 当进程超过规定的时间时，它发送了一个 sigxcpu 信号。
resource_setrlimit_cpu.py
import resource
import sys
import signal
import time
# 设置一个信号处理程序，
# 以便在我们用完时通知我们。
def time_expired(n, stack):
print('expired :', time.ctime())
raise systemexit('(time ran out)')
signal.signal(signal.sigxcpu, time_expired)
# 调整 cpu 时间限制
soft, hard = resource.getrlimit(resource.rlimit_cpu)
print('soft limit starts as :', soft)
resource.setrlimit(resource.rlimit_cpu, (1, hard))
soft, hard = resource.getrlimit(resource.rlimit_cpu)
print('soft limit changed to :', soft)
print()
# 在毫无意义的活动中消耗一些 cpu 时间
print('starting:', time.ctime())
for i in range(200000):
for i in range(200000):
v = i * i
# 我们永远不应该做到这一点
print('exiting :', time.ctime())
通常情况下，信号处理程序应刷新所有打开的文件并关闭它们，但在这种情况下，它只会打印一条消息并退出。
$ python3 resource_setrlimit_cpu.py
soft limit starts as : 9223372036854775807
soft limit changed to : 1
starting: sun mar 18 16:21:52 2018
expired : sun mar 18 16:21:53 2018
(time ran out)
另请参阅
- -- 有关注册信号处理程序的详细信息。
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