问题描述
调试python程序时，用下面这段代码，可以获得进程占用系统内存值。程序跑一段时间后，就能画出进程对内存的占用情况。
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def memory_usage_psutil(): # return the memory usage in MB import psutil,os process = psutil.Process(os.getpid()) mem = process.memory_info()[0] / float(2 ** 20) return mem |
发现进程的内存占用一直再上涨，而这从逻辑上来说是不正常的，所以想到程序可能发生了Memory Leak。
python程序的Mem Leak
python程序不可能像C/C++一样出现malloc了的内存没有free这样的Memory Leak。但也会遇到“逻辑上没free”的情况，如下代码所示。
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def foo(a=[]): a.append(time.time()) return a |
参数a这样可迭代的对象，稍不注意，它就能增长的很快。说白了，python的Memory Leak，就是“进程占用的内存莫名其妙一直再升高”。进程占用内存一直升高，与逻辑预期不一致，就可能发生了Memory Leak。
以下面程序为例说明Memory Leak调试的过程：
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def memory_usage_psutil(): # return the memory usage in MB import psutil,os process = psutil.Process(os.getpid()) mem = process.memory_info()[0] / float(2 ** 20) return memdef get_current_obj(a=[]): a.append([0]*1000) return adef main(): obj = [] for i in range(10000): obj = get_current_obj(obj) if(i%100==0): print(memory_usage_psutil())if __name__=='__main__': main() |
调试过程
用pmap -x [pid]查看进程占用的堆内存大小
首先想到，会不会是上面用的memory_usage_psutil函数统计错误呢。
先运行程序，再用pmap查看，发现进程内存占用确实很高。多次执行该命令，也可以发现内存一直升高。
强制执行GC（gc.collect()）
在需要执行GC的地方加上gc.collect()
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def main(): obj = [] for i in range(10000): obj = get_current_obj(obj) import gc;gc.collect() if(i%100==0): print(memory_usage_psutil()) |
可以看到，强制GC后，程序执行变慢，但内存依然不断升高。
使用memory_profiler查看
安装memory_profiler
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pip install -U memory_profiler |
用@profile修饰需要查看内存的函数
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@profiledef main(): obj = [] for i in range(10000): obj = get_current_obj(obj) if(i%100==0): print(memory_usage_psutil()) |
用如下命令运行程序
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python -m memory_profiler main.py |
可以看到程序执行完成后，输出结果如下
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Line # Mem usage Increment Line Contents================================================ 12 28.570 MiB 0.000 MiB @profile 13 def main(): 14 28.570 MiB 0.000 MiB obj = [] 15 106.203 MiB 77.633 MiB for i in range(10000): 16 106.203 MiB 0.000 MiB obj = get_current_obj(obj) 17 106.203 MiB 0.000 MiB if(i%100==0): 18 105.445 MiB -0.758 MiB print(memory_usage_psutil()) |
这样就能看到导致内存上涨最快的那几行代码。
用guppy查看python对象占用的堆内存大小
将main修改如下，即可查看python对堆内存的占用量。
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def main(): obj = [] for i in range(10000): obj = get_current_obj(obj) if(i%100==0): print(memory_usage_psutil()) from guppy import hpy;hxx = hpy();heap = hxx.heap() print(heap) |
下面就是输出结果，python程序中各个对象对内存的占用从大到小排列。
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Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)0 10124 22 81944416 95 81944416 95 list1 16056 34 1325464 2 83269880 96 str2 9147 20 745616 1 84015496 97 tuple3 102 0 366480 0 84381976 98 dict of module4 287 1 313448 0 84695424 98 dict of type5 2426 5 310528 0 85005952 98 types.CodeType6 2364 5 283680 0 85289632 99 function7 287 1 256960 0 85546592 99 type8 169 0 192088 0 85738680 99 dict (no owner)9 123 0 142728 0 85881408 99 dict of class |
可以从结果中看到，95%的进程内存，都被一个list占用。
还可以通过下面这种方式，查看这个占内存最大的list中的数据类型。
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from guppy import hpy;hxx = hpy();byrcs = hxx.heap().byrcs; byrcs[0].byid |
关于guppy的详细用法，可以看这里（http://smira.ru/wp-content/uploads/2011/08/heapy.html）。
以上这篇对python程序内存泄漏调试的记录就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/73128353
