Microsoft MVP성태의 닷넷 이야기
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스크립트: 68. 파이썬 - multiprocessing Pool의 기본 프로세스 시작 모드(spawn, fork)
; https://www.sysnet.pe.kr/2/0/13874

스크립트: 69. 파이썬 - multiprocessing 패키지의 spawn 모드로 동작하는 uvicorn의 workers
; https://www.sysnet.pe.kr/2/0/13875




파이썬 - multiprocessing 패키지의 spawn 모드로 동작하는 uvicorn의 workers

지난 글에서 multiprocessing 패키지의 Pool 사용을 알아봤는데요,

파이썬 - multiprocessing Pool의 기본 프로세스 시작 모드(spawn, fork)
; https://www.sysnet.pe.kr/2/0/13874

이번에는 uvicorn에서의 multiprocessing 처리를 다뤄보겠습니다. 우선, 테스트를 위해 다음과 같은 main.py 파일을 만들고,

import time
import datetime
import os

import uvicorn
from fastapi import FastAPI

g_var = 0

app = FastAPI()
print(f"main.py with {g_var} at {os.getpid()}")

g_var += 1


@app.get('/')
def home():
    global g_var
    output = f"started = {datetime.datetime.now()}, end = "
    time.sleep(10)
    output += f"{datetime.datetime.now()}, Hello {os.getpid()}, g_var = {g_var}"
    return output


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", workers=3, host="0.0.0.0", port=8000, reload=False)

실행하면 workers=3으로 인해 다음과 같은 식으로 출력이 나옵니다.

$ python3 main.py
main.py with 0 at 2585362:139999625058112 - 
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started parent process [2585362]
main.py with 0 at 2585367:140270000273216 - <fastapi.applications.FastAPI object at 0x7f93269bdd60>
main.py with 0 at 2585366:139725771581248 - <fastapi.applications.FastAPI object at 0x7f14700d0d60>
main.py with 0 at 2585365:139681518356288 - <fastapi.applications.FastAPI object at 0x7f0a225a6d60>
main.py with 0 at 2585367:140270000273216 - <fastapi.applications.FastAPI object at 0x7f9324cdad30>
INFO:     Started server process [2585367]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
main.py with 0 at 2585366:139725771581248 - <fastapi.applications.FastAPI object at 0x7f146e3edd30>
INFO:     Started server process [2585366]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
main.py with 0 at 2585365:139681518356288 - <fastapi.applications.FastAPI object at 0x7f0a208c3d30>
INFO:     Started server process [2585365]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.

잘 보시면, 프로세스 1개의 동일한 스레드에서 FastAPI 개체가 2개씩 생성되는데, 즉, 1개의 프로세스에서 2개의 main.py 인스턴스를 로드하고 있는 것입니다. 또한 이때의 프로세스 구조를 보면,

$ pstree -ap $(pgrep python3 | head -n 1)
python3,2585362 main.py
  ├─python3,2585364 -c from multiprocessing.resource_tracker import main;main(4)
  ├─python3,2585365 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=7) --multiprocessing-fork
  ├─python3,2585366 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=9) --multiprocessing-fork
  └─python3,2585367 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=11) --multiprocessing-fork

uvicorn이 내부적으로 multiprocessing 패키지를 그대로 이용하고 있음을 짐작게 합니다. 재미있는 것은, 리눅스에서도 spawn_main으로 프로세스가 생성되기 때문에 fork 방식이 아니므로 출력에서 g_var 값이 증감 없이 "0"으로 나옵니다. (얼핏 명령행에 "--multiprocessing-fork"라고 돼 있어 fork 방식으로 보일 수 있지만, 실제로는 spawn 방식입니다.)




workers == 3이고, main.py는 각 프로세스 당 2개씩 생성되었는데 이것은 이후 요청의 분배에 따라 상황이 바뀝니다. 그래서 이래저래 요청을 보내다가 어느 순간 프로세스 구조를 보면 이런 식으로 바뀐 것을 볼 수 있습니다.

$ pstree -ap $(pgrep python3 | head -n 1)
python3,2585362 main.py
  ├─python3,2585364 -c from multiprocessing.resource_tracker import main;main(4)
  ├─python3,2585365 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=7) --multiprocessing-fork
  │   ├─{python3},2590355
  │   ├─{python3},2591017
  │   └─{python3},2591018
  ├─python3,2585366 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=9) --multiprocessing-fork
  │   └─{python3},2587767
  └─python3,2585367 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=11) --multiprocessing-fork

출력에도 나오듯이 2585365 프로세스에서 3개의 스레드가 생성됐는데요, 이런 상태에서 클라이언트 3개가 요청을 보내면 모두 2585365 프로세스로 전달돼 처리가 됩니다. (물론, 상황에 따라 달라질 수 있습니다.)

참고로, workers=1로 설정하면 resource_tracker 및 자식 프로세스 없이 원래의 프로세스가 요청 처리를 담당합니다.

// workers를 지정하지 않은 경우, 기본값은 1
// uvicorn.run("main:app", workers=1, host="0.0.0.0", port=8000, reload=False)

$ pstree -ap $(pgrep python3 | head -n 1)
python3,2600344 main.py
  ├─{python3},2600346
  ├─{python3},2600347
  ├─{python3},2600348
  ├─{python3},2600349
  ├─{python3},2600535
  └─{python3},2600566

// uvicorn.run("main:app", workers=2, host="0.0.0.0", port=8000, reload=False)

$ pstree -ap $(pgrep python3 | head -n 1)
python3,2601302 main.py
  ├─python3,2601304 -c from multiprocessing.resource_tracker import main;main(4)
  ├─python3,2601305 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=7) --multiprocessing-fork
  └─python3,2601306 -c from multiprocessing.spawn import spawn_main; spawn_main(tracker_fd=5, pipe_handle=9) --multiprocessing-fork




혹시 uvicorn의 자식 프로세스를 spawn이 아닌 fork로 지정할 수 있을까요? 검색 실력이 없어서 그런지 모르겠지만, 일단 제가 찾아본 바로는 그런 옵션이 없습니다. 대신 gunicorn의 경우에는 오히려 기본 방식이 fork라고 합니다.

따라서, fork로 강제하고 싶다면 uvicorn이 아닌 gunicorn으로 호스팅 방식을 바꿔야 할 것입니다. 그러고 보면, 이런 기본 방식의 차이점 때문에 uvicorn은 윈도우에서도 돌아가고, gunicorn은 윈도우 지원을 못 하는 듯합니다.




[이 글에 대해서 여러분들과 의견을 공유하고 싶습니다. 틀리거나 미흡한 부분 또는 의문 사항이 있으시면 언제든 댓글 남겨주십시오.]







[최초 등록일: ]
[최종 수정일: 1/24/2025]

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