Pymodbus异步TCP服务器文件描述符泄漏问题分析
2025-07-01 20:34:17作者:凤尚柏Louis
问题背景
在使用Pymodbus库开发Modbus TCP异步服务器时,开发者发现当客户端频繁连接和断开时,服务器会出现"Too many open files"错误。这个问题会导致服务器最终停止响应新的连接请求,严重影响服务的可用性。
问题现象
开发者提供了一个简单的测试场景:
- 异步TCP服务器监听5002端口
- 同步TCP客户端循环2048次执行连接-读取-断开操作
- 当循环次数达到1024次时,客户端暂停1.5秒
在这种测试条件下,服务器最终会因为打开的文件描述符过多而崩溃,系统报错"OSError: [Errno 24] Too many open files"。
技术分析
文件描述符泄漏根源
通过代码审查和测试,发现问题出在Pymodbus的传输层实现中。在connection_lost回调函数中,服务器会尝试重新监听端口。这个设计原本是为了在意外断开连接后自动恢复服务,但在某些情况下会导致文件描述符未被正确释放。
关键代码段
问题主要出现在transport.py文件的以下逻辑:
if self.is_listener:
self.reconnect_task = asyncio.create_task(self.do_relisten())
self.reconnect_task.set_name("transport relisten")
elif not self.listener and self.comm_params.reconnect_delay:
self.reconnect_task = asyncio.create_task(self.do_reconnect())
self.reconnect_task.set_name("transport reconnect")
这段代码会在连接断开时创建新的重连/重监听任务,但在某些情况下未能正确清理之前的资源。
解决方案
官方修复
Pymodbus开发团队在后续版本中修复了这个问题。通过代码比对发现,修复提交ea326725d1a4d18c5bb30777be50b36d91d77ab3解决了文件描述符泄漏问题。
最佳实践建议
- 版本选择:建议使用最新版本的Pymodbus,该问题已在后续版本修复
- 服务器初始化:使用推荐的StartAsyncTcpServer方法启动服务器,避免自定义事件循环可能带来的问题
- 资源监控:在生产环境中实施文件描述符使用量监控
- 连接管理:合理配置客户端连接超时和重试策略
深入理解
异步服务器设计考量
Pymodbus的异步服务器设计初衷是作为测试工具,而非生产环境长期运行的服务。这解释了为什么在极端连接场景下会出现资源泄漏问题。生产环境使用时需要特别注意:
- 连接数限制
- 资源回收机制
- 异常处理策略
文件描述符管理
在Linux系统中,每个进程默认的文件描述符限制通常是1024个。当服务器处理大量短暂连接时,如果描述符没有及时释放,很快就会达到系统限制。良好的实践包括:
- 及时关闭不再使用的socket
- 使用连接池管理长期连接
- 监控/proc//fd目录查看实时文件描述符使用情况
总结
Pymodbus异步TCP服务器的文件描述符泄漏问题展示了在异步网络编程中资源管理的重要性。开发者在使用类似框架时应当:
- 充分理解框架的设计目标和限制
- 进行充分的压力测试
- 监控关键系统资源
- 及时更新到修复了已知问题的版本
通过采用这些最佳实践,可以构建出更稳定可靠的Modbus TCP服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
299
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
130
152
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++
608
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
229
307
暂无简介
Dart
592
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
511
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
181
67
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
457