【发布时间】：2012-01-13 06:56:04
【问题描述】：
我目前使用 Python 的 C 扩展库，但它似乎存在内存泄漏。在我的celeryd 上运行的任务使用这个 C 扩展库做一些事情，大约一个小时后celeryd 吃掉了很多内存。由于许多原因，我无法修补这个 C 扩展库，但我想为 Celery 中的每个任务分叉进程。芹菜有这样的选择吗？
【问题讨论】：
标签： memory-management fork multiprocessing celery
【发布时间】：2012-01-13 06:56:04
【问题描述】：
您可以使用CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD 选项或--maxtasksperchild celeryd 开关。
在每个任务之后重新启动工作进程：
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=1
https://celery.readthedocs.org/en/latest/userguide/workers.html#max-tasks-per-child-setting
【讨论】：
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每个新任务分叉的潜在缺点是什么？