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Python内存问题:提示和技巧
 
 来源:网络大数据 发布于: 2016-12-16
来自于要资料   214 次浏览     评价:      
 

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。

在这篇博客中,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。

Python 垃圾收集

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() 。

实用工具

一、资源(resource)

‘resource’ 模块用来查看项目当前得的固有的)内存消耗

[固有内存是项目实际使用的RAM]

二、对象(objgraph)

‘objgraph’ 是一个实用模块,可以展示当前内存中存在的对象

[objgraph 文档和实例地址: https://mg.pov.lt/objgraph/]

来看看objgraph的简单用法:

注意,我们在内存中还持有10,423个‘dict’的实例对象。

三、可视化objgraph依赖项

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’)。

在RedHat/Centos上, 你可以使用sudo yum install yum install graphviz*安装graphviz

如需查看对象字典,d,请参考:

objgraph.show_refs(d, filename=’sample-graph.png’)

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。

这个小片段展示了objgraph怎样提供相关信息:

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。

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。

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。

四、Heapy

heapy 是一个实用的,用于调试内存消耗/泄漏的工具。查看 http://guppy-pe.sourceforge.net/。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。

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:

减少内存消耗小技巧

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.

Slots

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)

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!

参考以下代码:

在这个例子中,减少了60%的内存消耗!

驻留:谨防驻留字符串!

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。

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。

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。

生成字符串时使用Format来代替“+”

接下来,在构造字符串时,使用Format来代替“+”构建字符串。

亦即

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。

关于系统级别

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:

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。

内存增加也和上面讨论的“Interning” 有关。

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。

总结

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)。

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!

 

   
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