啥,内存也会泄露?漏了咋补?我的内存会不会越漏越小?咋一听到内存泄漏,本喵的脑子蹦出无数想法,所以到底啥是内存泄漏! 一.垃圾回收机制(GC)机制 在理解内存泄漏之前,需要补充一个知识,即GC机制(也就是垃圾回收机制). 1.工作原理 我们知道,电脑的内存空间有限,而我们在编写代码时,会不停的产生变量,这没有问题,但是一旦我们将变量值与变量名解绑,那么变量值就无法被访问,这一部分内存空间也就被占用,形成我们说的"垃圾".为了节省内存空间,提高效率,python官方在程序中内置了GC机制

1.python内存泄漏 今天在看服务器上的进程时,用top查的时候,发现一个一直跑的脚本程序内存竟然达到了1.6G,这个脚本我有印象,一开始仅占用20M左右,显然是内存泄漏了. 用gc和objgraph,主要是objgraph,查看都是那些对象在增长,发现是dict/tuple这些内置类型的对象在增长,这个比较麻烦,因为可能程序里面用到这种类型的比较多,但我们的代码简单,所以一下在就知道问题在哪儿了,再次注释以下. 2. python flask莫名core dump 日志中有如下日志: er

摘要:最近服务遇到了内存泄漏问题,运维同学紧急呼叫解决,于是在解决问题之余也系统记录了下内存泄漏问题的常见解决思路. 本文分享自华为云社区<python内存泄漏排查小技巧>,作者:lutianfei. 最近服务遇到了内存泄漏问题,运维同学紧急呼叫解决,于是在解决问题之余也系统记录了下内存泄漏问题的常见解决思路. 首先搞清楚了本次问题的现象: 1. 服务在13号上线过一次,而从23号开始,出现内存不断攀升问题,达到预警值重启实例后,攀升速度反而更快. 2. 服务分别部署在了A.B 2种芯片上,但

最近工作中慢慢开始用python协程相关的东西,所以用到了一些相关模块,如aiohttp, aiomysql, aioredis等,用的过程中也碰到的很多问题,这里整理了一次内存泄漏的问题 通常我们写python程序的时候也很少关注内存这个问题(当然可能我的能力还有待提升),可能写c和c++的朋友会更多的考虑这个问题,但是一旦我们的python程序出现了 内存泄漏的问题,也将是一件非常麻烦的事情了,而最近的一次代码中也碰到了这个问题,不过好在最后内存溢出不是我代码的问题,而是所用到的一个包出现了

Python应用程序内存泄漏的调试 Quake Lee quakelee@geekcn.org 新浪网技术(中国)有限公司 Sina Research & Development Python-LDAP是什么? Python-LDAP是一个第三方的开源项目,主要目标是实现python的LDAP接口, 这是一个由C语言编写的Python扩展模块. 该模块的主要功能是把通过C接口调用libldap从中取出的数据,转换成为Python的对象, 除此之外还有逆向转换 Python-LDAP存在的问题 C

记录: 一个脚本在连续运行后,使用内存越来越大,在循环后手动添加gc.collect()没有作用. 尝试方法: 去除所有函数中当作参数传入的全局变量 使用全局redis对象,不再当作参数传入 循环末尾使用del显式删除变量循环中生成的变量,然后调用gc.collect() 主函数结尾删除函数中使用的变量,怀疑这写部分有可能循环引用. update: 还是有内存泄漏,尝试将所有的语句尽可能封装在函数中,函数执行完成后,变量会回收. --没解决问题 删除了一个igetui的全局的class,每次调用

部署的舆情系统,内存变大,找原因. 一个小例子. def func(): local_list = list(range(10000000)) func() time.sleep(200) 能够观察到,在sleep 200秒的时间内,程序的内存一直是200多M,虽然是函数局部变量,执行后在外部无法使用了,但仍然占据大内存. 再来一个 global_list = list(range(10000000)) del global_list time.sleep(200) 能够观察到,在sleep 2

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

一般来说在 Python 中,为了解决内存泄漏问题,采用了对象引用计数,并基于引用计数实现自动垃圾回收.由于Python 有了自动垃圾回收功能,就造成了不少初学者误认为自己从此过上了好日子,不必再受内存泄漏的骚扰了.但如果仔细查看一下Python文档对 __del__() 函数的描述,就知道这种好日子里也是有阴云的.下面摘抄一点文档内容如下: Some common situations that may prevent the reference count of an object from

预习知识:python之MRO和垃圾回收机制 一.内存泄漏 像Java程序一样,虽然Python本身也有垃圾回收的功能,但是同样也会产生内存泄漏的问题.对于一个用 python 实现的,长期运行的后台服务进程来说,如果内存持续增长,那么很可能是有了"内存泄露". 1.内存泄露的原因 对于 python 这种支持垃圾回收的语言来说,怎么还会有内存泄露? 概括来说,有以下三种原因: 所用到的用 C 语言开发的底层模块中出现了内存泄露. 代码中用到了全局的 list. dict 或其它容器,

首先定义一个Person类和一个Dog类,然后分别实例化对象p和d,给p对象添加一个pet属性 给d对象添加一个master属性此时Person和Dog的应用计数都为2,当del p 和del d后Person 和Dog的应用计数都为1,就造成了循环引用导致内存不能释放 最终导致内存泄漏. 以下图片是没有循环应用的代码执行结果 以下图片是循环引用后代码执行结果

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57d14047603a5bf1242ad01b 导语 内存泄漏问题大约是Android开发者最烦恼的问题之一了,项目中连续遇到几个内存泄漏问题,这里简单总结下检查分析内存泄漏的一些工具与方法. 一.什么是内存泄漏? 大家都知道,java是有垃圾回收机制的,这使得java程序员比C++程序员轻松了许多,存储申请了,不用心心念念要加一句释放,java虚拟机会派出一些回收线程兢兢

转自:http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 51CTO推荐阅读:

问题出现环境:python 2.7.1(X)及以下, Windows(或CentOS) 这个问题产生在lib/urllib2.py的line 1174 (python 2.7.1),导致形成了cycle,即使调用gc.collect()也不能释放到HttpResponse等相关联对象(gc.garbage可以查看) r.recv = r.read fp = socket._fileobject(r, close=True) resp = addinfourl(fp, r.msg, req.get

原文网址:http://www.cnblogs.com/yejiurui/p/3472765.html 在分析内存优化的过程中,其中一个最重要的是我们如何查看cpu的占用率和内存的占用率呢,这在一定程度上很重要,经过查询资料,研究了一下,暂时了解到大概有以下几种方式,如果哪位高手有更好的办法,或者文中描述有错误,还望高手在下面留言,非常感谢! 一. 通过eclipse,ADT开发工具的DDMS来查看(Heap) 在“Devices”窗口中选择模拟器中的一个需要查看的程序,从工具条中选“Updat

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等

本期是移动开发精英俱乐部的第13期文章,都是以技术为主,所以这里就不过多的进行赘述了,我们直接看干货内容吧!本文系ITOM管理平台OneAPM整理. 实际项目中的MVVM(积木)模式–序章 导读:开篇之前,先贴上以该设计模式为基础的iOSAPP的App Store地址:https://appsto.re/cn/neiscb.i 这个项目通过笔者所要讲的设计模式,三个人在同时需要忙于其他项目维护的情况下,从开工到上架,前前后后加起来用了一个月的时间.因此,在保证项目质量的前提下,敏捷开发以及如何保

在分析内存优化的过程中,其中一个最重要的是我们如何查看cpu的占用率和内存的占用率呢,这在一定程度上很重要,经过查询资料,研究了一下,暂时了解到大概有以下几种方式,如果哪位高手有更好的办法,或者文中描述有错误,还望高手在下面留言,非常感谢! 一. 通过eclipse,ADT开发工具的DDMS来查看(Heap) 在“Devices”窗口中选择模拟器中的一个需要查看的程序,从工具条中选“Update heap”按钮,给这个程序设置上“heap Updates”,然后在Heap视图中点击Cause G

题记: 这是工作以来困扰我最久的问题.python 进程内存占用问题. 经过长时间断断续续的研究,终于有了一些结果. 项目(IM服务器)中是以C做底层驱动python代码,主要是用C完成 网络交互部分.随着用户量和用户数据的增加,服务器进程内存出现持续上升(基本不会下降),导致需要经常重启服务器,这也是比较危险的信号. 因此便开始了python内存研究之路. 1.业务代码问题 开始是怀疑业务代码问题,可能出现了内存泄漏,有一些对象没有释放. 于是便检查一些全局变量,和检查有没有循环引用导致对象没

基础知识 Node.js 进程的内存管理,都是有 V8 自动处理的,包括内存分配和释放.那么 V8 什么时候会将内存释放呢? 在 V8 内部,会为程序中的所有变量构建一个图,来表示变量间的关联关系,当变量从根节点无法触达时,就意味着这个变量不会再被使用了,就是可以回收的了.而这个回收是一个过程性的,从快速 GC 到 最后的 Full GC,是需要一段时间的.另外,Full GC 是有触发阈值的,所以可能会出现内存长期占用在一个高值,也可以算是一种内存泄漏,可以从<一次 Node.js 应用内存暴