设想我们有一个程序，需要在不同的参数下执行很多次，我们希望能够批量进行提交。

但是程序对系统的资源消耗比较大，而系统的资源是有限。

我们希望这些任务是按照队列排队提交的，每次只执行3个。

只有当队列中有的程序执行完了，后面的配备了其他参数程序才会继续执行。

在Linux环境下，我们可以用FIFO管道控制多进程任务来实现这个功能。

这种使用场景在数据挖掘相关的业务中是非常普遍的。

例如需要批量提交spark任务来对不同城市的业务数据进行挖掘，但由于计算资源有限，最好控制每次只执行几个任务。

效果如下：

centos批量执行mv linux批量执行_centos批量执行mv

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一，任务脚本

下面是一个玩具Python代码，从参数中读取城市和日期信息，在该城市该日期参数下进行数据挖掘！！！?import sys

arg = sys.argv[1]
city,date = arg.split(" ")
print(f"data mining task@{city}, date={date}")python task.py "北京 20200101"

二，提交脚本

下面使用bash脚本批量提交数据挖掘任务。

注意使用THREAD_NUM参数来控制并行执行的任务数量。

这个脚本的关键有三处：一是使用字符串分割转换成数组来获取参数列表。

二是使用Linux中的&符号开启多进程任务并行执行不同参数的任务。

三是使用FIFO管道在进程间通信来控制并行的任务数量。#!/bin/bash

#允许同时跑的任务数为THREAD_NUM
THREAD_NUM=3 #todo: revise me
args="""
北京 20200101
上海 20200202
深圳 20200303
广州 20200404
南京 20201001
天津 20200901
武汉 20201101
南昌 20200809
成都 20200901
""" #todo: revise me
#指定分隔符
IFS='
'
array=(${args})
#定义描述符为9的FIFO管道
mkfifo tmp
exec 9<>tmp
rm -f tmp
#预先写入指定数量的空格符，一个空格符代表一个进程
for ((i=0;i
do
echo >&9
done
for arg in ${array[@]}; do
#控制进程数：读出一个空格字符，如果管道为空，此处将阻塞
read -u9
{
#打印参数
#echo ${arg}
#此行代码指定任务提交方法
python task.py ${arg} #todo : revise me!
#每执行完一个程序，睡眠3s
sleep 3
#控制进程数：一个任务完成后，写入一个空格字符到管道，新的任务将可以执行
echo >&9
}&
done
wait
echo "\n全部任务执行结束"sh a_lot_jobs.sh