Python内存泄漏和内存溢出的解决方案

一、内存泄漏

像Java程序一样,虽然Python本身也有垃圾回收的功能,但是同样也会产生内存泄漏的问题。
对于一个用 python 实现的,长期运行的后台服务进程来说,如果内存持续增长,那么很可能是有了“内存泄露”。

1、内存泄露的原因

对于 python 这种支持垃圾回收的语言来说,怎么还会有内存泄露? 概括来说,有以下三种原因:

  • 所用到的用 C 语言开发的底层模块中出现了内存泄露。
  • 代码中用到了全局的 list、 dict 或其它容器,不停的往这些容器中插入对象,而忘记了在使用完之后进行删除回收
  • 代码中有“引用循环”,并且被循环引用的对象定义了__del__方法,就会发生内存泄露。

为什么循环引用的对象定义了__del__方法后collect就不起作用了呢?

gc模块最常使用的方法就是gc.collect()方法,使用collect方法对循环引用的对象进行垃圾回收。
如果我们在类中重载了__del__方法。__del__方法定义了在用del语句删除对象时除了释放内存空间以外的操作。
一般而言,在使用了del语句的时候解释器首先会看要删除对象的引用计数,如果为0,那么就释放内存并执行del方法。
在这里,首先del语句出现时本身引用计数就不为0(因为有循环引用的存在),所以解释器不释放内存;
再者,执行collect方法时应该会清除循环引用所产生的无效引用计数从而达到del的目的,对于这两个循环引用对象而言,
python无法判断调用它们的del方法时会不会要用到对方那个对象,比如在进行b.del()时可能会用到b._a也就是a,如果在那之前a已经被释放,那么就彻底GG了。
为了避免这种情况,collect方法默认不对重载了del方法的循环引用对象进行回收,而它们俩的状态也会从unreachable转变为uncollectable。由于是uncollectable的,自然就不会被collect处理,所以就进入了garbage列表。

2、内存泄露的诊断思路

无论是哪种方式的内存泄露,最终表现的形式都是某些 python 对象在不停的增长;因此,首先是要找到这些异常的对象。

3、诊断步骤

用到的工具: gc 模块和 objgraph 模块

gc模块 是Python的垃圾收集器模块,gc使用标记清除算法回收垃圾

objgraph 是一个用于诊断内存问题的工具

  • 1、 在服务程序的循环逻辑中,选择出一个诊断点
  • 2、 在诊断点,插入如下诊断语句  
import gc
import objgraph


### 强制进行垃圾回收 
gc.collect() 

### 打印出对象数目最多的 50 个类型信息 
objgraph.show_most_common_types(limit=50) 

4、检查统计信息,找到异常对象

运行加入诊断语句的服务程序,并将打印到屏幕上的统计信息重定向到日志中。运行一段时间后,就可以来分析日志,看看哪些对象在不停的增长。

比如,排查结果可能是:
一个多线程程序,多个线程作为生产者,一个线程作为消费者,通过将一个 tuple 对象送入异步队列进行通信。
由于消费者的处理速度跟不上生产者的速度,又没有进行同步, 导致异步队列中的对象越来越多。

二、内存溢出

1、内存溢出原因

  1. 内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据
  2. 集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,产生了堆积,使得JVM不能回收
  3. 代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体
  4. 使用的第三方软件中的BUG
  5. 启动参数内存值设定的过小

2、内存溢出的解决方案

第一步,修改JVM启动参数,直接增加内存(-Xms,-Xmx参数一定不要忘记加)

第二步,检查错误日志,查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误

第三步,对代码进行走查和分析,找出可能发生内存溢出的位置

重点排查以下几点:

  1. 检查对数据库查询中,是否有一次获得全部数据的查询。一般来说,如果一次取十万条记录到内存,就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽,在上线前,数据库中数据较少,不容易出问题,上线后,数据库中数据多了,一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

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