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1. 背景
近日，为了解决自己负责的一个组件，在处理大量数据时，由于内存释放不及时，而导致整个组件占用了较高的内存。
这主要是因为目前我们在使用python的一个采用多进程的框架——Celery.
关于Celery的基本用法，我会在后面专门写一篇文章介绍。
由于Celery，是在设置了总的并发量的基础上，动态的创建和回收进程。有一个参数是：worker_max_tasks_per_child, 是为了设置子进程每运行多少个任务，这个子进程就会被系统回收，释放它所占的内存资源，然后再重新perfork出一个新的子进程，来继续处理任务。
当这个参数设置为1时，其实就是每执行一个任务，就回收进程，释放内存。
我所遇到的应用场景时，部分数据需要立刻释放，部分数据，可以相对将这个参数worker_max_tasks_per_child，设置得大一些。
因此，我想到了，那还不如，直接使用multiprocessing.Process(), 来解决这个问题。
因此，线上运行的基本代码，类似：
from multiprocessing import Process......
if conditionA:Process(target=funcA, args=(m,n)).start()
else:Celery_task.apply_async()
这样，就可以根据实际的情况，如果是想让程序每跑一个任务，就回收进程和释放内存，就可以走第一个if分支；如果是可以允许多运行一些任务，不要那么频繁的回收和创建子进程，就可以走else分支。
本来以为，这是一个很简单的改动，但当真正测试时，却发现了很多意想不到的问题。
问题如下：
同样的一个任务，如果运用celery的子进程跑，就可以顺利运行完毕。但是用Process().start()运行，任务在运行过程中就会中止。而且，并不会发生任何的报错。即可加try…except块包起来，也没有任何的异常抛出。
2. 解决方案
为了解决Process()内部的进程，执行任务时中断的问题，开始进行逐行debug。后来在debug的过程中，发现了几个问题，同时也向chatgpt寻求帮助，得到了一些回复。这里记录一下。
2.1 importlib的调用位置
首先发现的问题是，多进程从celery切换到Process()时，importlib的使用，会导致程序处理被中断。
importlib, 主要是为了能够动态地导入一些包。因为需要导入的包的名称，可能需要根据函数传入的参数来决定。
debug过程中发现，如果是在Process()的外部，导入相应的包时，可能导致处理中断。而，如果是在Process()的target函数内部，再import相应的模块，则可以正常的工作。
2.2 与pytorch的兼容问题
使用Process(), 还有可能在使用到pytorch的地方卡住。
因为，有时候为了调用深度学习模型的一些算法，会将算法封装成一个package，来供子进程的任务调用。
通过一些查询，chatgpt给出的一些解释如下：
对于以上提到的，与pytorch的兼容问题，前两个推荐的解决方案，是将引入multiprocessing.Process()的地方，修改为引入:
torch.multiprocessing来代替。因为这个torch中的multiprocessing, 通过共享内存的方式，已经解决了：python的GIL锁，和不同进程各自复制一份数据时，内存占用过大的问题；
第3个方案，则是在启用多进程的时候，设置一下调用的方法：
torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')
这样可以保证每个进程，都会拥有独立的GPU资源。
以上，是这段时间，因为想当然的使用多进程中的Process()时，与原来的代码的一些兼容问题。
为了定位和解决这些问题，也耗费了挺长的时间。
看来，为了如果对于某些东西，一知半解时，最好不要贸然使用。否则，有可能处理它引发的问题的时间，都大于了它带来的收益。因此，必须知己知彼，方能百战不殆。
