摘要：倘若該回答是正確的，則立即有如下推論在處理信號的過程中，字節碼具有原子性。因此，除了在兩個字節碼之間，應該還有其他時機喚起了。行的是信號處理函數的最外層包裝，由系統調用或注冊至內核，并在信號發生時被內核回調，是異常控制流的入口。

前幾天工作時遇到了一個匪夷所思的問題。經過幾次嘗試后問題得以解決，但問題產生的原因卻仍令人費解。查找 SO 無果，我決定翻看 Python 的源碼。斷斷續續地研究了幾天，終于恍然大悟。撰此文以記。

本文環境：

Ubuntu 16.04 (64 bit)

Python 3.6.2

使用的 C 源碼可以從 Python 官網 獲取。

工作時用到了 celery 作為異步任務隊列，為方便調試，我寫了一個腳本用以啟動/關閉 celery 主進程。代碼簡化后如下：

import sys
import subprocess
# ...
celery_process = subprocess.Popen(
    ["celery", "-A", "XXX", "worker"],
    stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=sys.stderr
)
try:
    # Start and wait for server process
except KeyboardInterrupt:
    # Ctrl + C pressed
    celery_process.terminate()
    celery_process.wait()

代碼啟動了 celery worker，并嘗試在捕獲到 KeyboardInterrupt 異常時將其熱關閉。

初看上去沒什么問題。然而實際測試時卻發生了十分詭異的事情：按下 Ctrl+C 后，程序 偶爾 會拋出這樣的異常：RuntimeError: reentrant call inside <_io.BufferedWriter name="">。詭異之處有兩點：

異常發生的時機有隨機性

異常的 traceback 指向 celery 包，也就是說這是在 celery 主進程內部發生的異常

這個結果大大出乎了我的意料。隨機性異常是眾多最難纏的問題之一，因為這常常意味著并發問題，涉及底層知識，病灶隱蔽，調試難度大，同時沒有有效的手段判斷問題是否徹底解決（可能只是降低了頻率）。

異常信息中有兩個詞很關鍵：reentrant 和 stdout。reentrant call 說明有一個不可重入的函數被遞歸調用了；stdout 則指明了發生的地點和時機。初步可以判定：由于某種原因，有兩股控制流在同時操控 stdout。

“可重入”是什么？根據 Wikipedia 的定義：如果一個子程序能在執行時被中斷并在之后被正確地、安全地喚起，它就被稱為可重入的。依賴于全局數據的過程是不可重入的，如 printf（依賴于全局文件描述符）、malloc（依賴與和堆相關的一系列數據結構）等函數。需要注意的是，可重入性（reentrant）與 線程安全性（thread-safe）并不等價，甚至不存在包含關系，Wikipedia 中給出了相關的反例。

多次嘗試后，出現了一條線索：有時候 worker: Warm shutdown (MainProcess) 這個字符串會被二次打印，時機不確定。這句話是 celery 將要熱關閉時的提示語，二次出現只可能是主進程收到了第二個信號。閱讀 celery 的文檔 可知，SIGINT 和 SIGTERM 信號可以引發熱關閉。回頭瀏覽我的代碼，其中只有一處發送了 SIGTERM 信號（celery_process.terminate()），至于另一個神秘的信號，我懷疑是 SIGINT。

SO 一下，結果印證了我的猜想：

If you are generating the SIGINT with Ctrl-C on a Unix system, then the signal is being sent to the entire process group.    
-- via StackOverflow

SIGINT 信號不僅會發送到父進程，而是會發到整個進程組，默認情況下包括了所有子進程。也就是說——在攔截了 KeyboardInterrupt 之后執行的 celery_process.terminate() 是多此一舉，因為 SIGINT 信號也會被發送至 celery 主進程，同樣會引起熱關閉。代碼稍作修改即可正常運行：

# ...
try:
    # Start and wait for server process
except KeyboardInterrupt:
    # Ctrl + C pressed
    pass
else:
    # Signal SIGTERM if no exception raised
    celery_process.terminate()
finally:
    # Wait for it to avoid it becoming orphan
    celery_process.wait()

UNIX 信號處理是一個相當奇葩的過程——當進程收到一個信號時，內核會選擇一條線程（以一定的規則），中斷其當前控制流，將控制流強行轉給信號處理函數，待其執行完畢后再將控制流交還給原線程。時序圖如下：

由于控制流轉換發生在同一條線程上，許多線程間同步機制會失效甚至報錯。因此信號處理函數的編寫要比線程函數更加嚴格，對同一個文件輸出是被禁止并且無解的，因為很可能會發生這樣的事情：

而且這個問題不能通過加鎖來解決（因為是在同一個線程中，會死鎖）。

因此，我猜測異常發生時的事件時序是這樣的：在 print 未執行完時中斷，又在信號處理函數中調用 print，觸發了重入檢測，引起 RuntimeError：

不幸的是，我的猜想很快被推翻了。

在翻看 Python signal 模塊的官方文檔，我看到了如下敘述：

A Python signal handler does not get executed inside the low-level (C) signal handler. Instead, the low-level signal handler sets a flag which tells the virtual machine to execute the corresponding Python signal handler at a later point(for example at the next bytecode instruction).    
-- via Python Documentation

也就是說，Python 中使用 signal.signal 注冊的信號處理函數并不會在收到信號時立即執行，而只是簡單做一個標記，將其延遲至之后的某個時機。這么做可以盡量快地結束異常控制流，減少其對被阻斷進程的影響。

這番表述可以說是推翻了我的猜想，因為 Signal Handler 中的 print 并沒有在異常控制流中執行。那異常又是怎么產生的呢？

文檔說 Python Signal Handler 會被延后至某個時機進行，但并沒有明示是什么時候。對于這個疑問，這個提問的被采納回答 則斬釘截鐵地將其具體化到了“某兩個 Python 字節碼之間”。

我們知道，Python 程序在執行前會被編譯成 Python 內定的字節碼
（bytecode）,Python 虛擬機實際執行的正是這些字節碼。倘若該回答是正確的，則立即有如下推論：在處理信號的過程中，字節碼具有原子性（atomic）。也就是說，主線程總是在兩個字節碼之間決定是否轉移控制流， 而 不會 出現以下情況：

這很顯然與我的程序結果相悖：print 與 print 所調用的 io.BufferedWriter.write 和 io.BufferedWriter.flush 都是用純 C 代碼編寫的，對其的調用只消耗一條字節碼（CALL_FUNCTION 或 CALL_FUNCTION_KW），在信號中斷的影響下，這幾個函數仍保持原子性，在時序圖上互不重疊，更不會發生重入。

因此，除了在兩個字節碼之間，應該還有其他時機喚起了 Python Signal Handler。

至此，問題已觸及 Python 的地板了，需向更底層挖掘才能找到答案。

信號注冊邏輯位于 Modules/signalmodule.c 文件中。 313 行的 signal_handler 是信號處理函數的最外層包裝，由系統調用 signal 或 sigaction 注冊至內核，并在信號發生時被內核回調，是異常控制流的入口。signal_handler 主要調用了 239 行處的 trip_signal 函數，其中有這樣一段代碼：

Handlers[sig_num].tripped = 1;

if (!is_tripped) {
    is_tripped = 1;
    Py_AddPendingCall(checksignals_witharg, NULL);
}

這段代碼便是文檔中所說的邏輯：做標記并延后 Python Signal Handler。其中 checksignals_witharg 即為被延后調用的函數，位于 192 行，核心代碼只有一句：

static int
checksignals_witharg(void * unused)
{
    return PyErr_CheckSignals();
}

PyErr_CheckSignals 位于 1511 行：

int
PyErr_CheckSignals(void)
{
    int i;
    PyObject *f;

    if (!is_tripped)
        return 0;

#ifdef WITH_THREAD
    if (PyThread_get_thread_ident() != main_thread)
        return 0;
#endif

    is_tripped = 0;

    if (!(f = (PyObject *)PyEval_GetFrame()))
        f = Py_None;

    for (i = 1; i < NSIG; i++) {
        if (Handlers[i].tripped) {
            PyObject *result = NULL;
            PyObject *arglist = Py_BuildValue("(iO)", i, f);
            Handlers[i].tripped = 0;

            if (arglist) {
                result = PyEval_CallObject(Handlers[i].func,
                                           arglist);
                Py_DECREF(arglist);
            }
            if (!result)
                return -1;

            Py_DECREF(result);
        }
    }

    return 0;
}

可見，這個函數便是異步回調的最里層，包含了執行 Python Signal Handler 的邏輯。

至此我們可以發現，整個 Python 中有兩個辦法可以喚起 Python Signal Handler，一個是調用 checksignals_witharg，另一個是調用 PyErr_CheckSignals。前者只是后者的簡單封包。

checksignals_witharg 在 Python 源碼中只出現了一次（不包括定義，下同），沒有被直接調用的跡象。但需要注意的是，checksignals_witharg 曾被當做 Py_AddPendingCall 的參數，Py_AddPendingCall 所做的工作時將其加入到一個全局隊列中。與之對應的出隊操作是 Py_MakePendingCalls，位于 Python/ceval.c 的 464 行。此函數會間接調用 checksignals_witharg，在 Python 源碼中被調用了 3 次：

Modules/_threadmodule.c 52 行的 acquire_timed

Modules/main.c 310 行的 run_file

Python/ceval.c 722 行的 _PyEval_EvalFrameDefault

值得注意的是，_PyEval_EvalFrameDefault 是一個長達 2600 多行的狀態機，是解析字節碼的核心邏輯所在。此處調用出現于狀態機主循環開始處——這印證了上面回答中的部分說法，即 Python 會在兩個字節碼中間喚起 Python Signal Hanlder。

而 PyErr_CheckSignals 在 Python 源碼中出現了 80 多處，遍布 Python 的各個模塊中——這說明該回答的另一半說法是錯誤的：除了在兩個字節碼之間，Python 還可能在其他角落喚起 Python Signal Handler。其中有兩處值得注意，它們都位于 Modules/_io/bufferedio.c 中：

1884 行的 _bufferedwriter_flush_unlocked

1939 行的 _io_BufferedWriter_write_impl

這兩個函數是 io.BufferedWriter 類的底層實現，會被 print 間接調用。仔細觀察可以發現，它們都有著相似的結構：

ENTER_BUFFERED(self)
// ...
PyErr_CheckSignals();
// ...
LEAVE_BUFFERED(self)

ENTER_BUFFERED 是一個宏，會嘗試申請無阻塞線程鎖以保證函數不會被重入：

#define ENTER_BUFFERED(self) 
    ( (PyThread_acquire_lock(self->lock, 0) ? 
       1 : _enter_buffered_busy(self)) 
     && (self->owner = PyThread_get_thread_ident(), 1) )

至此，真相已經大白了。

當信號中斷發生在 _bufferedwriter_flush_unlocked 或 _io_BufferedWriter_write_impl 中時，這兩個函數中的 PyErr_CheckSignals 會直接喚起 Python Signal Handler，而此時由 ENTER_BUFFERED 上的鎖尚未解開，若 Python Signal Handler 中又有 print 函數調用，則會導致再次 ENTER_BUFFERED 上鎖失敗，從而拋出異常。時序圖如下：

為什么不將 Python Signal Handler 調用的地點統一在一個地方，而是散布在程序的各處呢？閱讀相關代碼，我認為有兩點原因：

信號中斷會使某些系統調用行為異常，從而使系統調用的調用者不知如何處理，此時需要調用 Signal Handler 進行可能的狀態恢復。一個例子是 write 系統調用，信號中斷會導致數據部分寫回，與此相關的一大批 I/O 函數（包括出問題的 _bufferedwriter_flush_unlocked 和 _io_BufferedWriter_write_impl）便只能相應地調用 PyErr_CheckSignals。

某些函數需要做計算密集型任務，為了防止 Python Signal Handler 的調用被過長地延后（其實主要是為了及時響應鍵盤中斷，防止程序無法從前臺結束），必須適時地檢查并調用 Python Signal Handler。一個例子是 Objects/longobject.c 中的諸函數，longobject.c 定義了 Python 特有的無限長整型，其相關的運算可能耗時相當長，必須做這樣的處理。

Python Signal Handler 的調用會被延后，但時機不止在兩個字節碼之間，而是可能出現在任何地方。

由于第一條，Python Signal Handler 中盡量都使用 可重入的 的函數，以避免奇怪的問題。可重入性可以從文檔獲知，也可以結合定義由源碼推斷出來。

有疑問，翻源碼。人會說謊，代碼不會。