对python程序内存泄漏调试的记录

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 mem
def get_current_obj(a=[]):
a.append([0]*1000)
return a
def 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

@profile
def 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）。

以上这篇对python程序内存泄漏调试的记录就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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