我使用python 2.7和带有multiprocessing.Pool（）的anaconda2运行python代码，并且使用了10个CPU工人。该代码从同一文件读取输入（仅以读取模式打开），并在某些处理后输出一些字符串，并且所有输出均被重定向到bash中带有'>'的同一文件。
该代码在centos服务器上运行，并在其中运行许多其他进程。最初，所有过程运行良好，但几个小时后陷入睡眠状态。这是进程的状态。
state of process
我使用strace命令查看正在休眠的进程，发现处于Sl状态的进程被futex（0x7f861071b000，FUTEX_WAIT，0，NULL锁定，而处于S状态的进程被futex（0x7f861071e000，FUTEX_WAIT，0， NULL，并且处于S状态的一个进程非常不同，它卡在read（3，，这是一个管道文件）中，所以我猜想多进程会死锁。
def run_multiprocess( parameter_list ):
results = []
multiprocessing.freeze_support()
pool = multiprocessing.Pool(processes=cpus)
for parameter in parameter_list:
result = pool.apply_async(HoloScope, args=parameter[0])
results.append(result)
pool.close()
pool.join()
如果您能帮助我避免所有进程都进入休眠状态，将不胜感激。
参考方案
写入该管道的程序可能停止发送数据，并且对管道的读取调用将阻塞，直到请求的字节数可用或管道关闭为止。
我的猜测是，写入该管道的程序停止工作，并停止向其中写入数据，但是没有崩溃，因此该管道仍处于打开状态，这使得对其的读取调用将无限期地阻塞。您将不得不检查该程序发生了什么。我不知道您的确切设置，但是使用tee监视正在发送的内容可能会有所帮助。
还是这是程序的预期行为，并且如果python代码在输入中检测到特定条件，它应该已经关闭了管道？没有更多细节就无法确定。
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