【nohup】在容器中运行长时间 Python 任务：SSH 断开也不怕

场景：在服务器的 Docker 容器中执行 python run_training.py，任务运行时间很长。如果关闭 Termius / SSH，任务会不会中断？如何正确后台运行？

一、问题背景

​ 在服务器上做模型训练或推理时，很多人习惯通过 Termius / SSH 进入容器，然后直接执行：

python run_training.py ...

• 这种方式在调试阶段非常方便，但一旦任务运行时间变长，问题就会暴露出来：
  • 本地电脑关机或进入休眠
  • Termius 意外断连
  • 网络波动导致 SSH 会话中断
• 一旦 SSH 连接断开，正在运行的 Python 任务往往会被直接终止，导致训练或推理前功尽弃。
• 本文将从 Linux 进程与终端会话 的角度解释这一现象产生的原因，并给出几种在工程实践中行之有效的解决方案。

二、为什么 SSH 一断，Python 就停？

2.1 关键原因：进程绑定在终端会话上

​ 当你在 SSH 终端中执行：

python xxx.py

​ 表面上看，你只是启动了一个 Python 程序；但在操作系统层面，实际的进程关系是：

SSH Session
└── bash
└── python xxx.py

​ 此时，python 是一个前台进程，它的 STDIN / STDOUT / STDERR 都直接绑定在当前终端，该终端属于当前的 SSH 会话（session）。

• 当 SSH 连接断开时，终端会被销毁，系统会向这个会话发送一个 SIGHUP（Hang Up）信号，用于通知：终端已经不存在，相关联的进程需要被处理。

• 在默认行为下，所有绑定在该终端上的前台进程都会收到 SIGHUP，并直接退出

• 因此，事件链路非常清晰：

  关闭 Termius
  → SSH 会话断开
  → 会话收到 SIGHUP
  → 前台 Python 进程退出

  

  这是一种标准的 Linux 进程管理行为，并不是 Docker 或 Python 的“问题”。

三、最简单的解决方案：nohup + 后台运行

3.1 推荐命令模板

nohup python run_training.py > train_detail.log 2>&1 &

3.2 每个组件在干什么？

执行后，终端通常会返回类似：

[1] 12345

这表示进程已经成功脱离当前终端，在后台独立运行。

3.3 查看运行状态

​ 查看进程是否仍在运行：

ps aux | grep run_training

​ 实时查看日志输出：

tail -f train_detail.log

3.4 nohup并不会主动把进程与终端“彻底解绑”

• nohup 并不是让进程脱离终端，而是让进程在终端消失后仍然存活。
• 严格来说，进程 仍然属于原来的 session，但它 忽略了 SIGHUP，并且 不再依赖终端 IO。

​ 所以即使终端消失，进程也能继续存活。

四、常见误区

❌ 误区 1：在容器里就一定安全

​ 不对。

• 容器 ≠ 守护进程

• 只要你是通过 SSH 的终端以前台的方式启动进程，SSH 断开就可能导致进程退出。

❌ 误区 2：只要加 & 就可以

python xxx.py &

​ 这种方式只能让进程进入后台，但它仍然绑定在当前终端上，依然会收到 SIGHUP 信号，SSH 断开后同样会终止。

五、总结

​ 是否会因为 SSH 断开而被终止，取决于进程是否仍然绑定在终端会话上，而不是取决于它是否运行在 Docker 容器中。