Python 内存问题：提示和技巧
bucv3321
8年前
<p>Python 打算删除大量涉及像C和C++语言那样的复杂内存管理。当对象离开范围，就会被自动垃圾收集器回收。然而，对于由 Python 开发的大型且长期运行的系统来说，内存管理是不容小觑的事情。</p> <p>在这篇文章中，我将会分享关于减少 Python 内存消耗的方法和分析导致内存消耗/膨胀根源的问题。这些都是从实际操作中总结的经验，我们正在构建 Datos IO 的 RecoverX 分布式备份和恢复平台，这里主要要介绍的是在 Python（在 C++ ，Java 和 bash 中也有一些类似的组件） 中的开发。</p> <h2><strong>Python 垃圾收集</strong></h2> <p>Python解释器对正在使用的对象保持计数。当对象不再被引用指向的时候，垃圾收集器可以释放该对象，获取分配的内存。例如，如果你使用常规的Python(CPython, 不是JPython)时，Python的垃圾收集器将调用free()/delete() 。</p> <h2><strong>实用工具</strong></h2> <h3><strong>资源（resource）</strong></h3> <p>resource’ 模块用来查看项目当前得的固有的)内存消耗</p> <p>[固有内存是项目实际使用的RAM]</p> <pre> <code class="language-python">>>> import resource >>> resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss 4332 </code></pre> <h3><strong>对象（objgraph）</strong></h3> <p>objgraph’ 是一个实用模块,可以展示当前内存中存在的对象</p> <p>[objgraph 文档和实例地址: https://mg.pov.lt/objgraph/]</p> <p>来看看objgraph的简单用法：</p> <pre> <code class="language-python">import objgraph import random import inspect class Foo(object): def __init__(self): self.val = None def __str__(self): return “foo – val: {0}”.format(self.val) def f(): l = [] for i in range(3): foo = Foo() #print “id of foo: {0}”.format(id(foo)) #print “foo is: {0}”.format(foo) l.append(foo) return l def main(): d = {} l = f() d[‘k’] = l print “list l has {0} objectsoftype Foo()”.format(len(l)) objgraph.show_most_common_types() objgraph.show_backrefs(random.choice(objgraph.by_type(‘Foo’)), filename=“foo_refs.png”) objgraph.show_refs(d, filename=‘sample-graph.png’) if __name__ == “__main__”: main() pythontest1.py list l has 10000 objectsoftype Foo() dict 10423 Foo 10000 ————> Guiltyas charged! tuple 3349 wrapper_descriptor 945 function 860 builtin_function_or_method 616 method_descriptor 338 weakref 199 member_descriptor 161 getset_descriptor 107 </code></pre> <p>注意，我们在内存中还持有10,423个‘dict’的实例对象。</p> <h3><strong>可视化objgraph依赖项</strong></h3> <p>Objgraph有个不错的功能，可以显示Foo()对象在内存中存在的因素，即，显示谁持有对它的引用 (在这个例子中是list ‘l’)。</p> <p>在RedHat/Centos上, 你可以使用sudo yum install yum install graphviz*安装graphviz</p> <p>如需查看对象字典，d，请参考:</p> <p>objgraph.show_refs(d, filename=’sample-graph.png’)</p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/38cd5a5d5c79c5ea49a2e48350bd1f21.png"></p> <p>从内存使用角度来看，我们惊奇地发现——为什么对象没有释放?这是因为有人在持有对它的引用。</p> <p>这个小片段展示了objgraph怎样提供相关信息:</p> <pre> <code class="language-python">objgraph.show_backrefs(random.choice(objgraph.by_type(‘Foo’)), filename=“foo_refs.png”) </code></pre> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/9a854d9bbebb25ff0e5a65121f83f127.png"></p> <p>在这一案例中, 我们查看了Foo类型的随机对象。我们知道该特定对象被保存在内存中，因其引用链接在指定范围内。</p> <p>有时，以上技巧能帮助我们理解，为什么当我们不再使用某对象时，Python垃圾回收器没有将垃圾回收。</p> <p>难处理的是，有时候我们会发现Foo()占用了很多内存的类。这时我们可以用heapy()来回答以上问题。</p> <h3><strong>Heapy</strong></h3> <p>heapy 是一个实用的，用于调试内存消耗/泄漏的工具。通常，我将objgraph和heapy搭配使用：用 heapy 查看分配对象随时间增长的差异，heapy能够显示对象持有的最大内存等；用Objgraph找backref链（例如：前4节），尝试获取它们不能被释放的原因。</p> <p>Heapy的典型用法是在不同地方的代码中调用一个函数，试图为内存使用量提供大量收集线索，找到可能会引发的问题：</p> <pre> <code class="language-python">from guppyimport hpy def dump_heap(h, i): “”” @param h: Theheap (from hp = hpy(), h = hp.heap()) @param i: Identifierstr “”” print “Dumpingstatsat: {0}”.format(i) print ‘Memoryusage: {0} (MB)’.format(resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss/1024) print “Mostcommontypes:” objgraph.show_most_common_types() print “heapis:” print “{0}”.format(h) by_refs = h.byrcs print “byreferences: {0}”.format(by_refs) print “Morestatsfor topelement..” print “Byclodo (class or dict owner): {0}”.format(by_refs[0].byclodo) print “Bysize: {0}”.format(by_refs[0].bysize) print “Byid: {0}”.format(by_refs[0].byid) </code></pre> <h2><strong>减少内存消耗小技巧</strong></h2> <p>在这一部分，我会介绍一些自己发现的可减少内存消耗的小窍门.</p> <h3><strong>Slots</strong></h3> <p>当你有许多对象时候可以使用Slots。Slotting传达给Python解释器：你的对象不需要动态的字典(从上面的例子2.2中，我们看到每个Foo()对象内部包含一个字典)</p> <p>用slots定义你的对象，让python解释器知道你的类属性/成员是固定的.。这样可以有效地节约内存!</p> <p>参考以下代码：</p> <pre> <code class="language-python">import resource class Foo(object): #__slots__ = (‘val1’, ‘val2’, ‘val3’, ‘val4’, ‘val5’, ‘val6’) def __init__(self, val): self.val1 = val+1 self.val2 = val+2 self.val3 = val+3 self.val4 = val+4 self.val5 = val+5 self.val6 = val+6 def f(count): l = [] for i in range(count): foo = Foo(i) l.append(foo) return l def main(): count = 10000 l = f(count) mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss print “Memoryusageis: {0} KB”.format(mem) print “Sizeperfooobj: {0} KB”.format(float(mem)/count) if __name__ == “__main__”: main() [vagrant@datosdevtemp]$ pythontest2.py Memoryusageis: 16672 KB Sizeperfooobj: 1.6672 KB Nowun-commentthisline: #__slots__ = (‘val1’, ‘val2’, ‘val3’, ‘val4’, ‘val5’, ‘val6’) [vagrant@datosdevtemp]$ pythontest2.py Memoryusageis: 6576 KB Sizeperfooobj: 0.6576 KB </code></pre> <p>在这个例子中，减少了60%的内存消耗！</p> <h3><strong>驻留：谨防驻留字符串！</strong></h3> <p>Python会记录如字符串等不可改变的值（其每个值的大小依赖于实现方法），这称为驻留。</p> <pre> <code class="language-python">>>> t = “abcdefghijklmnopqrstuvwxyz” >>> p = “abcdefghijklmnopqrstuvwxyz” >>> id(t) 139863272322872 >>> id(p) 139863272322872 </code></pre> <p>这是由python解析器完成的，这样做可以节省内存，并加快比较速度。例如，如果两个字符串拥有相同的ID或引用–他们就是全等的。</p> <p>然而，如果你的程序创建了许多小的字符串，你的内存就会出现膨胀。</p> <h3><strong>生成字符串时使用Format来代替“+”</strong></h3> <p>接下来，在构造字符串时，使用Format来代替“+”构建字符串。</p> <p>亦即，</p> <pre> <code class="language-python">st = “{0}_{1}_{2}_{3}”.format(a,b,c,d) # 对内存更好，不创建临时变量st st2 = a + ‘_’ + b + ‘_’ + c + ‘_’ + d # 在每个“+”时创建一个临时str，这些都是驻留在内存中的。 </code></pre> <p>在我们的系统中，当我们将某些字符串构造从“+”变为使用format时，内存会明显被节省。</p> <h2><strong>关于系统级别</strong></h2> <p>上面我们讨论的技巧可以帮助你找出系统内存消耗的问题。但是，随着时间的推移，python进程产生的内存消耗会持续增加。这似乎与以下问题有关:</p> <ul> <li>为什么C中内存分配能够在Python内部起作用，这本质上是内存碎片导致的。因为，除非整个内存没有使用过，否则该分配过程不能调用‘free’方法。但需要注意的是，内存的使用不是根据你所创建和使用的对象来进行排列。</li> <li>内存增加也和上面讨论的“Interning” 有关。</li> </ul> <p>以我的经验来看，减少python中内存消耗的比例是可行的。在Datos IO中，我曾经针对指定的内存消耗进程实现过一个工作模块。对于序列化的工作单元，我们运行了一个工作进程。当工作进程完成后, 它会被移除了——这是返回系统全部内存的唯一可以有效方法 :)。好的内存管理允许增加分配内存的大小，即允许工作进程长时间运行。</p> <h2><strong>总结</strong></h2> <p>我归纳了一些减少python进程消耗内存的技巧，当我们在代码中寻找内存泄漏时，一种方法是通过使用Heapy找出哪些Obj占用了较多内存，然后通过使用Objgraph找出内存被释放的原因（除非你认为他们本应该被释放）。</p> <p>总的来说，我觉得在python中寻找内存问题是一种修行。随着时间的积累，对于系统中的内存膨胀和泄漏问题，你能产生一种直觉判断，并能更快地解决它们。愿你在发现问题的过程中找到乐趣！</p> <p> </p> <p> </p> <p>来自：http://python.jobbole.com/86863/</p> <p> </p>