Python之内存泄漏和内存溢出

预习知识:python之MRO和垃圾回收机制

 

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:

  1. 所用到的用 C 语言开发的底层模块中出现了内存泄露。
  2. 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
  3. 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。

也就是说:

如果循环引用中,两个对象都定义了__del__方法,gc模块不会销毁这两个不可达对象,
因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法
比如,两个对象a和b,如果先销毁a,再销毁b时,如果此时b.__del__方法中使用了a,那么这时会造成异常,
所以为了安全起见,gc模块会把这种重构了__del__的循环引用对象放到gc.garbage中,并把它们的状态从unreachable(不可达)转变为uncollectable(不可收集)
要解决这种情况造成内存泄漏的话,只能显式调用其中某个对象的__del__方法。

 

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。
  2. 检查代码中是否有死循环或递归调用。
  3. 检查是否有大循环重复产生新对象实体。
  4. 检查List、MAP等集合对象是否有使用完后,未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用,使得这些对象不能被GC回收。

第四步,使用内存查看工具动态查看内存使用情况

 

三、内存泄漏和内存溢出的区别

内存溢出是指向JVM申请内存空间时没有足够的可用内存了,就会抛出OOM即内存溢出。

内存泄漏是指,向JVM申请了一块内存空间,使用完后没有释放,由于没有释放,这块内存区域其他类加载的时候无法申请,

同时当前类又没有这块内存空间的内存地址了也无法使用,相当于丢了一块内存,这就是内存泄漏。

值得注意的是内存泄漏最终会导致内存溢出,很好理解,内存丢了很多最后当然内存不够用了。

 

posted @ 2020-08-19 21:49  我用python写Bug  阅读(6024)  评论(0编辑  收藏  举报