Python程序的内存泄露该怎么解决

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如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序,那么你可能会看到下面这样的情况:

Python 程序的内存泄露该怎么解决  

而如果你用的系统是 Windows,那么可能电脑直接就卡死了。

但是,调试这种 OOM(Out of Memory)的问题有时候是非常困难的,因为你不知道代码哪个地方会导致内存泄露。但是如果你运行程序进行调试,程序又会中途被杀掉或者直接卡死系统。

如果我们有办法看到程序里面每一个函数占用的内存大小,那么我们就能缩小检查的范围。

为了实现这个目的,我们可以安装并使用一个叫做filprofiler的第三方库,它可以分析 Python 程序的内存占用情况。

我们先安装这个库:

pip install filprofiler
 

然后写一段会导致内存泄露的代码:

def func_a():    print('我是一个正常的函数')
def func_b():    print('我是第二个正常的函数')
def func_b():    print('我是第三个正常的函数')
def func_oom():    print('我是一个会导致内存泄露的函数')    datas = []    while True:        datas.append('s' * 1024 * 1024)    print('运行程序的时候,你不会看到这一行')

def run():    func_a()    func_b()    func_oom()

run()
 

这段程序直接运行会因为内存泄露的问题被系统直接杀死。

在使用 filprofiler 之前,还需要调整一下虚拟内存的大小;否则,filprofiler 本身也会因为占用内存过大的问题而被系统杀掉。

先使用free命令看一下系统可用的内存有多少:

Python 程序的内存泄露该怎么解决  
系统可用内存为1619456 KB

我们使用ulimit命令,把程序能够使用的内存稍稍调低一些,这样即使被占满,也不会被系统杀死:

ulimit -Sv 1600000
 

然后,使用 filprofiler 来运行这个程序:

fil-profile run test.py
 

运行效果如下图所示:

Python 程序的内存泄露该怎么解决  

filprofiler 会在当前文件夹下面生成一个fil-result文件夹,在里面会有一个以时间命名的文件夹,文件夹中会有两个svg文件,如下图所示:

Python 程序的内存泄露该怎么解决  

我们使用浏览器打开其中的out-of-memory.svg文件,可以看到如下图所示的内存占用图:

Python 程序的内存泄露该怎么解决  

从图中可以看到,占用内存最大的函数是func_oom,程序也是在这个地方崩溃的。

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