Linux 多服务并发启动管理方法

systemd多服务并行启动依赖错乱需用after=+requires=组合控制顺序与失败传播；supervisord日志混杂须为各服务单独配置stdout/err日志文件；shell并发启动应改用start-stop-daemon或systemd单元；docker-compose健康检查需配合condition: service_healthy且避免用localhost。

systemd 多服务并行启动时依赖顺序错乱

systemd 默认按 WantedBy=multi-user.target 汇总服务，但「同时启用」不等于「同时就绪」。常见现象是 A 服务已启动，B 服务却因连不上 A 的端口而反复 restart——不是没启动，是启动太快、依赖没 ready。

实操建议：

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• 用 After= + Requires= 组合，而非只写 Wants=；After= 控制顺序，Requires= 触发失败传播
• 对网络服务（如 Redis、PostgreSQL），加 ExecStartPost=/bin/sh -c 'until nc -z %H 6379; do sleep 1; done' 做轻量级就绪等待
• 避免在 ExecStart= 里写长命令链，systemd 对 shell 解析有限，推荐封装为独立脚本再调用

supervisord 启动多个 Python 服务时 stdout 互相污染

supervisord 把所有子进程的 stdout 和 stderr 默认重定向到同一日志文件，导致多服务日志混在一起，grep 时分不清哪条是 Flask 的 500 错误、哪条是 Celery 的连接超时。

实操建议：

• 每个 [program:xxx] 段必须显式配置 stdout_logfile=/var/log/xxx-out.log 和 stderr_logfile=/var/log/xxx-err.log
• 加上 stdout_logfile_maxbytes=10MB 和 stdout_logfile_backups=5，防止单个日志无限增长
• 若需实时查看聚合日志，用 tail -f /var/log/xxx-*.log 而非依赖 supervisord 自带的 supervisorctl tail，后者不保证多路输出时序

shell 脚本并发启动服务时进程失控

写一个 for 循环起 5 个 nohup python app.py & 看似简单，实际会留下孤儿进程、无法统一 stop、信号传不进子进程、ps aux | grep app.py 查到一堆 PID 难以区分。

实操建议：

• 改用 start-stop-daemon：它能记录 PID 文件、自动处理用户权限、支持 --retry 实现优雅停止
• 每个服务单独配 systemd service 文件，哪怕只是临时用，也比裸跑 shell 可控得多；最小化 unit 示例：

  [Service]
  Type=simple
  User=appuser
  ExecStart=/usr/bin/python3 /opt/myapp/main.py
  PIDFile=/run/myapp.pid

• 绝对不要在脚本里用 sleep 2 来“等前一个启动完”——系统负载高时 2 秒根本不够，且不可靠

docker-compose up -d 启动多容器后健康检查失效

docker-compose.yml 里写了 healthcheck，但 up -d 后立刻 curl 还是 connection refused，原因是 compose 默认不等 healthcheck 成功就返回，depends_on 只管容器启动，不管服务就绪。

实操建议：

• depends_on 必须配合 condition: service_healthy 才有效，否则形同虚设
• 健康检查命令别用 curl -f http://localhost:8000/health，容器内 localhost 不一定通；改用 curl -f http://web:8000/health（web 是服务名）
• 生产环境别全靠 compose 做依赖编排，把强依赖逻辑（比如 DB 连接池初始化）移到应用启动阶段，而不是靠外部轮询