我正在开发一个与一群人密切沟通的计划。我不是特别擅长调试分布式程序，但我强烈怀疑我一次向进程发送了太多消息。我在mpi4py中重新实现了actor模型。每个进程都有一个“邮箱”的作业，当他们完成邮箱后，他们决定进入CHECK_FOR_UPDATES模式，在那里他们看到是否有任何新邮件可以接收。
我和一群学生一直在研究这个项目的问题。当负载变得太大时，它会开始崩溃，但我们无法弄清楚问题出在哪里，因为我们在调试时非常糟糕。
我问我学校的一些人是否有任何想法，并建议，当我们重新实施演员系统时，我们应该考虑使用Akka。今年一名学生表示可能仍有问题，一名演员可能会被消息淹没并崩溃。 I asked about it here.流模型似乎不是我们想要的（请参阅我的评论以获取更多详细信息），然后我回顾了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，似乎有一个count parameter for MPI_Recv。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，它只消耗来自各种来源的大量消息并死掉。 （从技术上讲，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：我希望避免使用comm.Recv变体，因为它会限制用户使用numpy数组。）
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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以避免内部内存分配。 缓冲区必须足够大才能容纳传输的消息。
强调我的。因此，我必须使用Send和Recv。