Ragflow源码：launch_backend_service.sh

流程图

并行执行任务执行器0 启动任务执行器任务执行器1 ... 任务执行器N RAGFlow服务器启动RAGFlow服务器开始脚本加载环境变量取消HTTP代理设置设置Python路径和库设置默认工作进程数定义清理函数等待进程结束退出时清理
代码解释

bash 复制代码
#!/bin/bash

# 如果任何命令返回非零状态（失败），立即退出脚本
set -e

# 函数：从.env文件加载环境变量
load_env_file() {
    # 获取当前脚本所在的目录路径
    local script_dir="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
    local env_file="$script_dir/.env"

    # 检查.env文件是否存在
    if [ -f "$env_file" ]; then
        echo "从以下位置加载环境变量: $env_file"
        # 设置所有变量为环境变量
        set -a
        source "$env_file" 
        set +a
    else
        echo "警告: 未找到.env文件: $env_file"
    fi
}

# 加载环境变量
load_env_file

# 取消可能由Docker守护进程设置的HTTP代理
export http_proxy=""; export https_proxy=""; export no_proxy=""; export HTTP_PROXY=""; export HTTPS_PROXY=""; export NO_PROXY=""
# 设置Python模块搜索路径
export PYTHONPATH=$(pwd)

# 设置动态链接库路径
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/
# 获取jemalloc库的路径
JEMALLOC_PATH=$(pkg-config --variable=libdir jemalloc)/libjemalloc.so

# 设置Python解释器
PY=python3

# 如果未设置WS变量或WS小于1，则设置默认工作进程数为1
if [[ -z "$WS" || $WS -lt 1 ]]; then
  WS=1
fi

# 每个任务执行器和服务器的最大重试次数
MAX_RETRIES=5

# 控制终止的标志
STOP=false

# 存储子进程PID的数组
PIDS=()

# 设置NLTK数据目录路径
export NLTK_DATA="./nltk_data"

# 清理函数：处理终止信号
cleanup() {
  echo "接收到终止信号。正在关闭..."
  STOP=true
  # 终止所有子进程
  for pid in "${PIDS[@]}"; do
    if kill -0 "$pid" 2>/dev/null; then
      echo "正在终止进程 $pid"
      kill "$pid"
    fi
  done
  exit 0
}

# 捕获SIGINT和SIGTERM信号，调用cleanup函数
trap cleanup SIGINT SIGTERM

# 函数：使用重试逻辑执行task_executor.py
task_exe(){
    local task_id=$1
    local retry_count=0
    while ! $STOP && [ $retry_count -lt $MAX_RETRIES ]; do
        echo "为任务 $task_id 启动task_executor.py (尝试 $((retry_count+1)))"
        # 使用jemalloc预加载执行Python脚本
        LD_PRELOAD=$JEMALLOC_PATH $PY rag/svr/task_executor.py "$task_id"
        EXIT_CODE=$?
        if [ $EXIT_CODE -eq 0 ]; then
            echo "任务 $task_id 的task_executor.py成功退出。"
            break
        else
            echo "任务 $task_id 的task_executor.py失败，退出代码 $EXIT_CODE。正在重试..." >&2
            retry_count=$((retry_count + 1))
            sleep 2
        fi
    done

    if [ $retry_count -ge $MAX_RETRIES ]; then
        echo "任务 $task_id 的task_executor.py在 $MAX_RETRIES 次尝试后失败。正在退出..." >&2
        cleanup
    fi
}

# 函数：使用重试逻辑执行ragflow_server.py
run_server(){
    local retry_count=0
    while ! $STOP && [ $retry_count -lt $MAX_RETRIES ]; do
        echo "启动ragflow_server.py (尝试 $((retry_count+1)))"
        $PY api/ragflow_server.py
        EXIT_CODE=$?
        if [ $EXIT_CODE -eq 0 ]; then
            echo "ragflow_server.py成功退出。"
            break
        else
            echo "ragflow_server.py失败，退出代码 $EXIT_CODE。正在重试..." >&2
            retry_count=$((retry_count + 1))
            sleep 2
        fi
    done

    if [ $retry_count -ge $MAX_RETRIES ]; then
        echo "ragflow_server.py在 $MAX_RETRIES 次尝试后失败。正在退出..." >&2
        cleanup
    fi
}

# 启动任务执行器进程
for ((i=0;i<WS;i++))
do
  task_exe "$i" &
  PIDS+=($!)
done

# 启动主服务器进程
run_server &
PIDS+=($!)

# 等待所有后台进程完成
wait