这个问题是超时时间太短。当有大量数据要传递给子进程时，它会在内部超时。这个警告是良性的，joblib会在内部恢复，结果（根据我的经验）是准确和完整的。
为了修复，增加超时，我使用这个：

# Increase timeout (tune this number to suit your use case).
timeout=99999
result_chunks = joblib.Parallel(n_jobs=njobs, timeout=timeout)(joblib.delayed(f_chunk)(i) for i in n_chunks)

或者，找出一种方法来减少必须序列化并发送到子进程的数据量。

更新日期：2022年4月3日

如果n_jobs非常高，导致CPU总使用率接近100%（例如95%），则无论是否超时，也会发生这种情况。修复方法是减少njobs，使CPU总使用率下降到85%。

更新日期：2022年4月3日

当我在每个作业中使用Polars时，无论超时和CPU总使用率如何，都会发生这种情况。当我切换回Pandas时，似乎没有发生这种情况。这可能是因为Polars更高效，使用更多的CPU，或者（如错误所述）由于内存泄漏（不太可能）。

把joblib从1.1.0版升级到1.2.0版对我来说很管用！（timeout解决方案对我来说没有任何改变）