mpi4py recv数据上限？

Question

我正在开发一个与一群人进行密集交流的程序。 我不是特别擅长调试分布式程序，但是我强烈怀疑我一次向一个进程发送太多消息。 我在mpi4py中重新实现了actor模型。 每个进程都有一个“邮箱”作业，当他们完成邮箱时，他们决定进入CHECK_FOR_UPDATES模式，在CHECK_FOR_UPDATES模式下，他们是否可以接收新消息。

我遇到了一群学生和我一直在努力的程序问题。 当负载太大时，它将开始崩溃，但是我们无法弄清楚问题出在哪里，因为我们都很不擅长调试东西。

我问我学校的一些人是否有任何想法，并建议在重新实现演员系统时，我们应该考虑使用Akka。 今年的一名学生说，仍然可能存在问题，一个演员可能会被消息淹没和崩溃。 我在这里问过。 流模型似乎不是我们想要的模型（有关更多详细信息，请参见我的评论），此后我回头看了看mpi4py程序，因为我之前没有考虑过这个问题。

在普通的C或Fortran实现中，似乎存在MPI_Recv的count参数 。 我注意到comm.recv没有count参数，并怀疑当进程进入CHECK_FOR_UPDATES模式时，它仅消耗大量来自各种来源和管芯的消息。 （从技术上来说，我不确定，但我们怀疑可能是这种情况。）有没有办法限制comm.recv接受的数据量？

（注意：我想避免使用comm.Recv变体，因为它限制了用户使用numpy数组。）

Answer 1

找到了答案：

可以向recv()和irecv()方法传递一个缓冲区对象，该缓冲区对象可以重复用于接收消息，从而避免内部内存分配。 缓冲区必须足够大以容纳已传输的消息 。

强调我的。 因此，我必须使用Send和Recv 。