python程序内存泄漏调试记录

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。

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。

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：

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()

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

pip install -U memory_profiler

• 用@profile修饰需要查看内存的函数

@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

python -m memory_profiler main.py

可以看到程序执行完成后，输出结果如下

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。

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。

 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)     0  10124  22 81944416  95  81944416  95 list     1  16056  34  1325464   2  83269880  96 str     2   9147  20   745616   1  84015496  97 tuple     3    102   0   366480   0  84381976  98 dict of module     4    287   1   313448   0  84695424  98 dict of type     5   2426   5   310528   0  85005952  98 types.CodeType     6   2364   5   283680   0  85289632  99 function     7    287   1   256960   0  85546592  99 type     8    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。

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）。

参考

• https://pypi.python.org/pypi/memory_profiler
• mem leak in py. https://mflerackers.wordpress.com/2012/04/12/fixing-and-avoiding-memory-leaks-in-python/