在使用异步协程进行高并发数据抓取（例如电影资源）时，常常面临效率与稳定性的挑战。本文针对“异步爬虫出现‘任务已销毁，但仍处于挂起状态！’错误”这一问题，深入剖析其根源并提供解决方案。
问题通常发生在使用aiohttp和aiofiles等库，并通过asyncio.create_task创建大量异步下载任务的场景。虽然异步操作提升效率，但并发任务过多时，容易超出系统文件描述符限制，引发ValueError: too many file descriptors in select()错误。 这正是“任务已销毁，但仍处于挂起状态”问题的核心原因。 系统在处理海量并发任务时，每个任务都需要打开文件进行读写操作。当打开的文件数量超过系统限制，select()函数便会抛出ValueError异常，导致部分任务被销毁，但由于异步特性，这些任务的状态可能仍然显示为“挂起”。
此外，错误信息中可能还会出现RuntimeError: coroutine ignored generatorexit，表明协程在异常终止时未正确处理generatorexit异常，这通常是由于任务被强制取消或系统资源耗尽导致的。
解决方案：控制并发，优化资源利用
解决问题的关键在于控制协程的并发数量，避免超过系统文件描述符限制。方法包括：
- 调整系统文件描述符限制: 在代码中使用Resource模块调整系统文件描述符的软限制和硬限制：
import resource resource.setrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE, (1024, 2048)) # 调整为合适的数值
(1024, 2048) 代表软限制为1024，硬限制为2048。 注意： 修改文件描述符限制需要管理员权限，过高的限制可能影响系统稳定性，需谨慎调整。
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代码级并发控制: 除了调整系统限制，更推荐在代码中实现更精细的并发控制，例如使用asyncio.Semaphore或asyncio.Queue限制同时运行的任务数量。 这能更有效地避免资源耗尽。
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任务分组处理: 将下载任务进行分组处理，分批次执行，降低同时运行的任务数量。
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优化代码: 检查代码中是否存在资源泄漏或其他可能导致资源耗尽的情况。
通过以上方法，可以有效预防和解决“任务已销毁，但仍处于挂起状态”的问题，确保异步爬虫的高效和稳定运行。 选择合适的方案取决于具体应用场景和系统资源情况。
