我使用每个进程都有队列的列表。另一个线程用于一个接一个地填充这些队列，然后进程从中获取数据。问题是，过了一段时间，队列从进程内部引发了空异常，但线程却获得了完整异常。当我检查队列大小时，它与异常一致。 更糟糕的是，这种行为只能作为大型代码库的一部分进行复制，而我无法生成一个小型程序来对此进行复制。 是否有人在多进程队列在不同进程中不一致时遇到类似问题？
在管道的描述中添加更多内容。我有多个工作程序对象，每个工作程序都有一个输入队列（multiprocessing.Queue），一个工作队列（multiprocessing.Queue），一个输出队列（threading.Queue）和一个工作进程（{{1} }）和管理器线程（multiprocessing.Process）。
针对所有这些工作程序，我有一个馈线线程（threading.Thread），该线程将样本标识符一一添加到所有工作程序的输入队列中。样本标识符的大小（文件路径）非常小，因此供稿器线程可以跟上进程。
工作人员从输入队列中获取样本标识符，读取这些样本，对其进行处理，然后将其逐个放入工作人员队列。管理器线程读取工作队列中的数据并将其放入输出队列中，因为threading.Thread读取速度较慢。
所有multiprocessing.Queue和.get()调用都有超时，我跟踪从该管道中获取新数据所花费的时间。我还具有关闭和重新打开它的机制，方法是加入所有进程和线程（甚至用于队列），然后从头开始重新创建它们。当一切正常时，主进程遍历工作进程，并逐一读取其输出队列中的数据。大多数情况下，读取新数据还需要花费几毫秒的时间。
整个管道在我的代码中存在两次（用于使用Tensorflow进行机器学习）。一个实例用于培训，并在程序开始时创建，另一个实例用于测试。经过一段时间的训练后创建了第二个实例，它遍历了我的所有数据集，然后重置。当第二个实例第二次运行时，它在经过1000个左右的采样后被卡住。当它卡住并且在主进程中进入调试模式时，我看到输入队列已满，工作队列和输出队列为空。然后，当我进入一个工作进程的内部时，我看到它们的输入队列为空。似乎由于某种原因，工作进程看到的输入队列与应有的队列不同。请注意，这不是竞赛问题，因为此结果是稳定的。
我将程序挂起的位置归零。似乎对读取的文件数据执行.put()。这意味着问题与最初描述的问题不同。进程挂起，看不到空队列。
打开文件的代码：
json.loads()我尝试使用with open(json_path, 'r') as f:
data = f.read()
json_data = json.loads(data) # <== program hangs at this line
包来查明signal.alarm中程序挂起的位置，但不会引发异常。也可以用单个json.loads()重现该问题，但是在主过程中完成所有处理后，就不会出现此问题。
给任何人敲钟？