Python 为什么从粘贴应用程序中创建neo4j.GraphDatabase会导致segfault？

下面的代码导致Java发生故障：

import os.path
import neo4j
from paste import httpserver, fileapp
import tempfile
from webob.dec import wsgify
from webob import Response, Request

HOST = '127.0.0.1'
PORT = 8080

class DebugApp(object):
    @wsgify
    def __call__(self, req):

        # db = neo4j.GraphDatabase(tempfile.mkdtemp())
        db = neo4j.GraphDatabase(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'data'))
        return Response(body='it worked')

def main():
    app = DebugApp()
    httpserver.serve(app, host=HOST, port=PORT)

if __name__ == '__main__':
    main()

>>> import webob
>>> import app
>>> debug_app = app.DebugApp()
>>> response = debug_app(webob.Request.blank('/'))
>>> response.body
'it worked'

要复制，首先将代码保存到一个文件（比如app.py），然后运行

python app.py

。然后在浏览器中尝试；您应该看到Java崩溃处理程序

Java堆栈跟踪的顶部如下所示：

Stack: [0xb42e7000,0xb4ae8000],  sp=0xb4ae44f0,  free space=8181k
Native frames: (J=compiled Java code, j=interpreted, Vv=VM code, C=native code)
C  [_jpype.so+0x26497]  JPJavaEnv::NewObjectA(_jclass*, _jmethodID*, jvalue*)+0x37
C  [_jpype.so+0x3c0e8]  JPMethodOverload::invokeConstructor(_jclass*, std::vector<HostRef*, std::allocator<HostRef*> >&)+0x178
C  [_jpype.so+0x3a417]  JPMethod::invokeConstructor(std::vector<HostRef*, std::allocator<HostRef*> >&)+0x47
C  [_jpype.so+0x1beba]  JPClass::newInstance(std::vector<HostRef*, std::allocator<HostRef*> >&)+0x2a
C  [_jpype.so+0x67b9c]  PyJPClass::newClassInstance(_object*, _object*)+0xfc
C  [python+0x96822]  PyEval_EvalFrameEx+0x4332
C  [python+0x991e7]  PyEval_EvalCodeEx+0x127

大概是因为我在那个例子中完全避免了粘贴。也许这与Paste使用线程阻碍neo4j有关？我在neo4j论坛上注意到了一个类似的问题：

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…但这只发生在关机时。

问题不在于粘贴本身，而在于使用JPype的neo4j Python绑定。粘贴创建线程来处理传入的请求；neo4j应该是线程安全的，但是JPype在文档（）中附带了以下警告：

“在大多数情况下，基于操作系统级线程（即posix线程）的python线程都可以正常工作。唯一要记住的是在线程体中调用jpype.attachThreadToJVM（），使JVM可以从该线程使用。对于不自己启动的线程，可以调用isThreadAttachedToJVM（）进行检查。”

我找不到执行此操作的代码，但我认为neo4j绑定中的一些Java代码可能在导入时调用

attachThreadToJVM

。如果是这样，当一个请求通过粘贴传递给一个工作线程，然后该线程从neo4j获取数据时，它跨越了线程边界，JVM附件规则可能无法满足

通过仅在单个线程中运行

import neo4j

，可以避免崩溃。在上面的例子中，这是

threading.Thread

所针对的可调用对象

不幸的是，这意味着即使neo4j是线程安全的，但当从Python使用时，它也必须被限制为单个线程。但考虑到这一点，这并不令人失望

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更新：维护人员响应（），调查问题，并检查修复。我不知道在哪个版本的neo4j中可以使用它，而且我再也找不到提交到他们的github repo（），因此这代表重新测试。

您是否使用新的Python绑定，信息如下：？是的，这些是我正在使用的绑定。欢迎使用StackOverflow。您可以/应该将此答案标记为已接受，以便其他人知道有解决方案。