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Python實現(xiàn)內(nèi)存泄露排查的示例詳解

更新時間：2023年01月21日 10:13:34 作者：Sir?老王

一般在python代碼塊的調(diào)試過程中會使用memory-profiler、filprofiler、objgraph等三種方式進行輔助分析，今天這里主要介紹使用objgraph對象提供的函數(shù)接口來進行內(nèi)存泄露的分析，感興趣的可以了解一下

一般情況下只有需要長期運行的項目才會去關(guān)注內(nèi)存的增長情況，即使是很小部分的內(nèi)存泄露經(jīng)過長期的運行仍然會產(chǎn)生很大的隱患。

python本身也是支持垃圾的自動回收的，但是在特定的情況下也是會出現(xiàn)內(nèi)存泄露的問題的。

比如對于很多全局的列表(list)/字典(dict)等對象在經(jīng)過不斷的數(shù)據(jù)賦值而沒有進行手動回收，或者某些對象被不停的循環(huán)引用而不能及時的進行回收等都會產(chǎn)生內(nèi)存泄露的情況。

一般在python代碼塊的調(diào)試過程中會使用memory-profiler、filprofiler、objgraph等三種方式進行輔助分析，今天這里主要介紹使用objgraph對象提供的函數(shù)接口來進行內(nèi)存泄露的分析。

objgraph是python的非標準模塊，因此需要使用pip的方式安裝一下。

pip?install?objgraph

更多詳細的介紹可以訪問下面的官方地址進行查看。

https://mg.pov.lt/objgraph/

接下來就可以直接將objgraph導(dǎo)入到我們的代碼塊中進行使用了。

#?Importing?the?objgraph?module?and?renaming?it?to?graph.
import?objgraph?as?graph

這里初始化一組字典類型的數(shù)據(jù)對象。

dict_?=?{
????'姓名':?['Python',?'Java',?'Scala'],
????'年齡':?['21',?'22',?'19']
}

通過objgraph.count()函數(shù)，可以統(tǒng)計出GC中的dict_對象的數(shù)目是多少。

#?Counting?the?number?of?dict_?objects?in?the?GC.
print(graph.count(dict_))

和objgraph.count()函數(shù)對應(yīng)的是可以使用by_type返回該對象在GC中的列表，若是GC返回的為空的列表說明已經(jīng)被回收了。

#?Returning?a?list?of?dict_?objects?in?the?GC.
print(graph.by_type(dict_))

在統(tǒng)計內(nèi)存泄露時比較好用的函數(shù)就是graph.show_growth()函數(shù)，可以統(tǒng)計自上次調(diào)用以來增加得最多的對象。

#?Showing?the?growth?of?objects?in?the?memory?since?the?last?time?it?was?called.
print(graph.show_growth())

#?function???????????????????????3013?????+3013
#?tuple??????????????????????????1463?????+1463
#?dict???????????????????????????1417?????+1417
#?wrapper_descriptor?????????????1178?????+1178
#?ReferenceType???????????????????883??????+883
#?method_descriptor???????????????814??????+814
#?builtin_function_or_method??????794??????+794
#?getset_descriptor???????????????514??????+514
#?type????????????????????????????463??????+463
#?list????????????????????????????436??????+436
#?None

可以根據(jù)返回結(jié)果中的對象每次增加的數(shù)量來判斷內(nèi)存泄露的相關(guān)情況。

還有一個比較常用的分析函數(shù)就是graph.show_most_common_types()，可以按照從大到小的方式列出對象實例比較多的情況。

#?Showing?the?most?common?types?of?objects?in?the?memory.
print(graph.show_most_common_types())

#?function???????????????????3013
#?tuple??????????????????????1463
#?dict???????????????????????1417
#?wrapper_descriptor?????????1178
#?ReferenceType??????????????883
#?method_descriptor??????????814
#?builtin_function_or_method?794
#?getset_descriptor??????????514
#?type???????????????????????463
#?list???????????????????????436
#?None

最后一個比較使用函數(shù)就是show_backrefs函數(shù)，使用它可以分析出內(nèi)存泄露的原因是什么。

它會生成一張有關(guān)objs的引用圖，可以看出對象為什么不釋放？只是調(diào)用該函數(shù)時的參數(shù)比較多，下面是該函數(shù)的接口。

#?def?show_backrefs(objs,?max_depth=3,?extra_ignore=(),?filter=None,?too_many=10,
#???????????????????highlight=None,?filename=None,?extra_info=None,
#???????????????????refcounts=False,?shortnames=True,?output=None,
#???????????????????extra_node_attrs=None):

我們還是和上面一樣使用dict_作為對象進行分析。

#?Showing?the?back?references?of?the?dict_?object.
graph.show_backrefs(dict_)

執(zhí)行完成后dot類型的圖片已經(jīng)生成了，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)了下面的錯誤，意思是沒有發(fā)現(xiàn)支持dot的圖像組件。

#?Graph?written?to?C:\Users\86159\AppData\Local\Temp\objgraph-dkqm85f0.dot?(4?nodes)
#?Graph?viewer?(xdot)?and?image?renderer?(dot)?not?found,?not?doing?anything?else

可以使用pip的方式分別安裝graphviz xdot，這兩個python的非標準模塊。