APScheduler关于Execution of job maximum number of running instances and Run time of job was missed

本文深入探讨了APScheduler模块在Python中的使用方法及常见错误处理技巧。解释了执行器、作业存储器、触发器和调度器的概念,并通过具体示例展示了如何调整参数以避免任务丢失和最大实例数超限等问题。

前言:

因为自用的定时任务出现一些问题,打算周末抽个时间将APScheduler模块弄明白,做个记录,避免再次出现问题。

原因

出现这两个错误的原因实在定时在调度的时候出现的问题导致的。先给出模块的默认几个参数:

executors = {
   
   
	# 执行器的线程与进程数
    'default': ThreadPoolExecutor(10),
    'processpool': ProcessPoolExecutor(10)
}
job_defaults = {
   
   
	# 最近多久时间内允许存在的任务数
    'misfire_grace_time': 1,
    # 该定时任务允许最大的实例个数
    'max_instances': 1,
    # 是否运行一次最新的任务,当多个任务堆积时
    'coalesce': True,
    # 默认值的设置很科学啊
}

scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors, job_defaults=job_defaults)

Execution of job maximum number of runnin

<think>嗯,用户问的是如何在APScheduler中避免那个最大实例数警告,还要自定义日志输出。首先,我得回忆一下APScheduler的相关配置。根据之前看的文档,APScheduler有一个参数叫max_instances,默认是1,这应该就是问题所在。当任务还没完成,下一次调度又来了,就会超过这个限制,触发警告。 所以,解决方法应该是调整max_instances的值,比如增加到100,这样即使任务堆积,也不会超过实例数限制。用户提到他们之前已经设置过这个参数,可能还需要确认是否正确应用到add_job方法里。另外,用户可能希望去掉那个烦人的警告信息,而不是完全禁用所有日志,所以需要调整日志级别或者过滤特定的日志消息。 接下来,关于日志自定义的问题。APScheduler使用的是标准logging模块,所以可以通过配置logger来过滤特定的警告信息。比如,找到对应的logger名称,可能是'apscheduler.scheduler'或者'apscheduler.executors.default',然后设置其日志级别为ERROR,这样WARNING级别的消息就不会被打印了。或者更精确一点,使用过滤器或者自定义日志处理器来拦截特定的消息。 另外,用户可能还希望保持其他警告信息的可见,所以不能直接全局调整日志级别。需要针对特定的logger和消息内容进行过滤。比如,检查日志消息是否包含'maximum number of running instances reached',如果是的话,就忽略这条日志。 还可能要考虑任务执行时间过长的问题,如果任务本身执行时间超过调度间隔,即使增加了max_instances,也可能导致实例数累积。所以优化任务本身的执行效率也是必要的,比如异步执行或者缩短任务时间。 最后,确保所有的配置正确无误,比如在创建调度器时设置job_defaults,或者在添加任务时显式传递max_instances参数。需要检查用户代码中是否有正确设置这些参数,避免遗漏。</think>### 如何避免APScheduler的"最大实例数"警告并自定义日志输出 #### 一、问题原因分析 APScheduler默认限制同一任务的并发实例数为1(`max_instances=1`)[^3]。当任务执行时间超过调度间隔时,会触发该警告。例如:间隔1秒的任务若需3秒执行,则会产生实例堆积。 #### 二、核心解决方案 1. **调整最大实例数** 在添加任务时显式设置`max_instances`参数: ```python scheduler.add_job(func=my_task, trigger='interval', seconds=5, max_instances=10) # 允许10个并发实例 ``` 或在调度器初始化时全局设置: ```python from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler scheduler = BackgroundScheduler(job_defaults={'max_instances': 10}) ``` 2. **优化任务执行机制** 若任务无法缩短执行时间,可结合线程/进程池: ```python from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor executors = {'default': ThreadPoolExecutor(20)} # 扩展线程池容量 scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors) ``` #### 三、自定义日志输出 通过Python标准日志模块过滤特定警告: ```python import logging # 创建过滤器 class MaxInstanceFilter(logging.Filter): def filter(self, record): return "maximum number of running instances" not in record.getMessage() # 配置APScheduler日志 aps_logger = logging.getLogger('apscheduler.scheduler') aps_logger.addFilter(MaxInstanceFilter()) # 过滤特定警告 aps_logger.setLevel(logging.ERROR) # 仅显示ERROR及以上级别日志 ``` #### 四、完整配置示例 ```python from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor import logging # 日志配置 logging.basicConfig() logger = logging.getLogger('apscheduler') logger.addFilter(lambda record: "skipped: maximum number" not in record.msg) # 调度器配置 executors = {'default': ThreadPoolExecutor(10)} job_defaults = {'max_instances': 10, 'misfire_grace_time': 60} scheduler = BackgroundScheduler( executors=executors, job_defaults=job_defaults ) # 添加任务 scheduler.add_job( my_task, 'interval', seconds=30, max_instances=5 # 覆盖全局设置 ) scheduler.start() ``` #### 五、优化建议 1. 对长时间任务启用`coalesce=True`合并多次未执行调度[^3] 2. 监控任务执行时间,确保不超过调度间隔 3. 使用`misfire_grace_time`参数设置任务过期时间[^3]
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