转载:http://www.jianshu.com/p/2d06a1a01cc3 这两天由于公司需要, 自己编写了一个用于接收dicom文件(医学图像文件)的server. 经过各种coding-debuging-coding-debuging之后, 终于上线了, 上线后心里美滋滋的, 一切正常. 第二天一上班, 负责人和我说接收太慢了, 卡的要死. 我想难道是python本身的问题?(程序员本征思维)我好奇的打开了终端输入 ps -aux | grep python 找到进程id 即 2161…

Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使用情况,并做出相应的优化.本文介绍两个更致命的问题:内存泄露与循环引用.内存泄露是让所有程序员都闻风丧胆的问题,轻则导致程序运行速度减慢,重则导致程序崩溃:而循环引用是使用了引用计数的数据结构.编程语言都需要解决的问题.本文揭晓这两个问题在python语言中是如何存在的,然后试图利用gc模块和objgraph来解决这两个问题. 注意:本文的目标是Cpyth…

转自https://www.cnblogs.com/xybaby/p/7491656.html 使用gc.objgraph干掉python内存泄露与循环引用!   目录 一分钟版本 python内存管理 引用计数 垃圾回收 gc module 内存泄露 objgraph 查找内存泄露 循环引用 定位循环引用 消灭循环引用 总结 references 正文 Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使…

from:http://kkpattern.github.io/2015/06/20/python-memory-optimization-zh.html 准备工作 为了方便解释Python的内存管理机制, 本文使用了gc模块来辅助展示内存中的Python对象以及Python垃圾回收器的工作情况. 本文中具体使用到的接口包括: gc.disable() : monster = MonsterWithWeakref(attribute_count) else: monster = Monster(…

本文主要介绍3个工具:pdb,objgraph,以及pympler. 1.pdb pdb是专门用于python代码调试,模仿gdb. 使用pdb可以查看堆栈,打印变量等. 这里介绍的是命令行下的pdb. 命令行下使用pdb,代码侵入小,调试方便. 本例中,python安装在当前目录下.venv 使用pdb加载python程序 .venv/bin/python -m pdb orange.py > /Users/lanyang/workspace/orange/orange.py(3)<modu…

这次的内存泄露问题是发生在多线程场景下的. 各种工具都试过了,gc,objgraph, pdb,pympler等,仍然没有找到问题所在. pdb感觉用起来很方便,可以调试代码,对原来的代码无侵入性. 排查问题的过程中,多线程场景下,相关的工具,显得无力的. 使用objgraph时,代码执行很长时间后,show_growth()显示没有新创建的对象.这个可能是因为objgraph只针对当前线程的上下文. pympler,也是同样的问题. 最后,是通过分析进程的资源占用数据,找到的问题位置. 总结一…

问题描述 A服务,是一个检测MGR集群主节点是否发生变化的服务,使用python语言实现的. 针对每个集群,主线程会创建一个子线程,并由子线程去检测.子线程会频繁的创建和销毁. 上线以后,由于经常会有功能发布,从而重启服务,开始一段时间没有发现问题. 半个月前的周二服务发布后,大约一周时间,没有再发布.到周末的时候,突然告警系统负载高,经过排查,发现内存几乎耗尽,并查到是A服务占用巨大内存,没有释放. 排查过程 已经确定,A服务是存在内存泄露的,到底是什么地方内存使用完,却没有释放呢? 这是一个…

作为一个服务器端的应用,最基本的要求就是稳定,当然要做一个稳定的服务器端,需要涉及到很多方面, 内存泄露就是稳定的一个致命杀手,因为服务器的物理内存是有限的,即使一个功能有很小的内存泄露,经过 长时间的运行,也会累积成一个非常大的内存泄露,导致服务器内存耗尽,系统崩溃.因此珍惜服务器资源是 开发者必须重视的(当然了,对于内存无法管理的语言及框架,那就算了). 最新版的kbmmw 中加入了内存调试功能,这个功能不但可以应用在kbmmw 服务器中,你也可以在其他程序中 使用. 其实自从delphi…

python基础——调试 程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%.总会有各种各样的bug需要修正.有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug. 第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看: def foo(s): n = int(s) print('>>> n = %d' % n) return 10 / n def ma…

我比较喜欢Pycharm,因为这个是JetBrains公司出的python IDE工具,该公司下的java IDE工具--IDEA,无论从界面还是操作上都甩eclipse几条街,但项目组里有些人使用eclipse比较久了,一时让他们转pycharm比较困难,所以还是两边的设置都介绍一下吧. pycharm远程调试 pycharmd的远程调试比eclipse的简单多了,而且调试程序也比较稳定,不像eclipse那样容易出一些莫名其妙的问题,步骤如下. 将pycharm安装目录下的pycharm-d…