Pymodbus 3.7.3版本串行通信延迟问题分析与解决方案
2025-07-01 14:42:13作者:盛欣凯Ernestine
问题背景
在Pymodbus库升级到3.7.3版本后,用户在使用Modbus RTU同步客户端时遇到了显著的通信延迟问题。具体表现为每次请求之间会出现约2秒的延迟,而回退到3.7.2版本后问题消失。该问题在Linux和macOS系统上均有复现。
技术分析
通过调试日志分析,我们发现在3.7.3版本中存在一个关键性的代码缩进错误。这个错误导致每次请求时都会意外地执行client.close()和重新连接操作,而不是保持持久连接。
在3.7.2版本中,正常的通信流程如下:
- 建立连接
- 发送请求帧
- 等待并接收响应
- 处理响应数据
- 保持连接为下次请求做准备
而在3.7.3版本中,错误的流程变为:
- 建立连接
- 发送请求帧
- 等待并接收响应
- 处理响应数据
- 意外关闭连接
- 重新建立连接(导致延迟)
问题根源
这个问题的根本原因是3.7.3版本重构代码时,client.close()的缩进位置不正确,被错误地放在了每次请求处理完成后执行的位置,而不是在真正需要关闭连接时才执行。这种意外的连接关闭和重建导致了额外的延迟。
解决方案
开发团队已经确认并修复了这个问题,修复提交为be46b60。该修复确保client.close()只在适当的时候执行,而不是每次请求后都执行。这个修复将被包含在即将发布的3.7.4版本中。
临时解决方案
对于急需解决此问题的用户,可以采用以下临时方案之一:
- 暂时回退到3.7.2版本
- 从源代码安装修复后的开发版本
- 手动修改本地安装的pymodbus代码,修正client.close()的缩进位置
最佳实践建议
- 在进行库版本升级时,建议先在测试环境中验证关键功能
- 对于时间敏感的工业控制应用,建议使用异步客户端以获得更好的性能
- 在出现通信问题时,启用DEBUG日志可以帮助快速定位问题
- 保持串口驱动和系统环境的更新,以避免潜在的兼容性问题
总结
这个案例展示了即使是微小的代码变更(如缩进调整)也可能对系统行为产生重大影响。Pymodbus团队快速响应并修复了这个问题,体现了开源社区的高效协作。建议用户关注3.7.4版本的发布,以获得这个重要修复。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218