python 进程内存增长问题, 解决方法和工具

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python 进程内存增长问题, 解决方法和工具相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

转载：http://drmingdrmer.github.io/tech/programming/2017/05/06/python-mem.html#pyrasite-%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E8%BF%9B%E5%85%A5python%E7%A8%8B%E5%BA%8F

 

表现

运行环境:

# uname -a
Linux ** 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

# python2 --version
Python 2.7.5

# cat /etc/*-release
CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)

python程序在长时间(较大负载)运行一段时间后, python 进程的系统占用内存持续升高:

# ps aux | grep python2
USER        PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root     124910 10.2  0.8 5232084 290952 ?      Sl   Mar17 220:37 python2 offline.py restart
#                                 ~~~~~~
#                                 290M 内存占用

这里的python进程在经历大量请求处理过程中, 内存持续升高, 但最终负载压力下降之后, 内存个并没有下降.

解决方法

为了节省读者时间, 这里先给出结论, 后面再记录详细的排查步骤.

我们分几个步骤逐步定位到问题所在:

  • 首先确定当时程序在做什么, 是否有异常行为.
  • 排除行为异常之后, 查看python的内存使用情况, 是否所有该回收的对象都回收了.
  • 排除垃圾回收等python内部的内存泄漏问题后, 定位到时libc的malloc实现的问题.

而最后的解决方法也很简单, 直接替换malloc模块为tcmalloc:

LD_PRELOAD="/usr/lib64/libtcmalloc.so" python x.py

定位问题过程

gdb-python: 搞清楚python程序在做什么

首先要确定python在做什么, 是不是有正常的大内存消耗任务在运行, 死锁等异常行为.

这方面可以用gdb来帮忙, 从gdb-7开始, gdb支持用python来实现gdb的扩展. 我们可以像调试c程序那样, 用gdb对python程序检查线程, 调用栈等.

而且可以将python代码和内部的c代码的调用栈同时打印出来.

这样对不确定是python代码问题还是其底层c代码的问题的时候, 很有帮助.

以下步骤的详细信息可以参考 debug-with-gdb.

准备gdb

首先安装python的debuginfo:

# debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64

如果缺少debuginfo, 运行后面的步骤gdb会提示blabla, 按照提示安装完继续就好:

Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64

接入gdb

然后我们可以直接用gdb attach到1个python进程, 来查看它的运行状态:

# gdb python 11122

attach 之后进入了gdb, 能做的事情就多了. 几个基本的检查步骤:

查看线程

(gdb) info threads
  Id   Target Id         Frame
  206  Thread 0x7febdbfe3700 (LWP 124916) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
  205  Thread 0x7febdb7e2700 (LWP 124917) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
  204  Thread 0x7febdafe1700 (LWP 124918) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
  203  Thread 0x7febda7e0700 (LWP 124919) "python2" 0x00007febe9b7369d in poll () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81

一般加锁死锁差不多可以在这里看到, 会有线程卡在xx_wait之类的函数上.

之前用这个方法定位了1个python-logging模块引起的, 在多线程的进程中运行fork, 导致logging的锁被锁住后fork到新的进程, 但解锁线程没有fork到新进程而造成的死锁问题.

查看调用栈

如果发现某个线程有问题, 切换到那个线程上, 查看调用栈确定具体的执行步骤, 使用bt 命令:

(gdb) bt
#16 0x00007febea8500bd in PyEval_EvalCodeEx (co=<optimized out>, globals=<optimized out>, [email protected]=0x0, args=<optimized out>,
    argcount[email protected]=1, kws=0x38aa668, kwcount=2, defs=0x3282a88, defcount=2, closure[email protected]=0x0)
    at /usr/src/debug/Python-2.7.5/Python/ceval.c:3330

...

#19 PyEval_EvalFrameEx (
    f[email protected]=Frame 0x38aa4d0, for file t.py, line 647, in run (part_num=2, consumer=<...

bt 命令不仅可以看到c的调用栈, 还会显示出python源码的调用栈, 想上面frame-16是c的, frame-19显示出在python的源代码对应哪1行.

如果只查看python的代码的调用栈, 使用py-bt命令:

(gdb) py-bt
#1 <built-in method poll of select.epoll object at remote 0x7febeacc5930>
#3 Frame 0x3952450, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/epollreactor.py, line 379, in doPoll (self=<...
    l = self._poller.poll(timeout, len(self._selectables))
#7 Frame 0x39502a0, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/base.py, line 1204, in mainLoop (self=<...

py-bt显示出python源码的调用栈, 调用参数, 以及所在行的代码.

coredump

如果要进行比较长时间的跟踪, 最好将python程序的进程信息全部coredump出来, 之后对core文件进行分析, 避免影响正在运行的程序.

(gdb) generate-core-file

这条命令将当前gdb attach的程序dump到它的运行目录, 名字为core.<pid>, 然后再用gdb 加载这个core文件, 进行打印堆栈, 查看变量等分析, 无需attach到正在运行的程序:

# gdb python core.<pid>

其他命令

其他命令可以在gdb输入py<TAB><TAB> 看到, 和gdb的命令对应, 例如:

(gdb) py
py-bt               py-list             py-print            python
py-down             py-locals           py-up               python-interactive
  • py-up, py-down 可以用来移动到python调用站的上一个或下一个frame.
  • py-locals 用来打印局部变量

等等等等. gdb里也可以用help命令查看帮助:

(gdb) help py-print
Look up the given python variable name, and print it

在这次追踪过程中, 用gdb-python排除了程序逻辑问题. 然后继续追踪内存泄漏问题:

pyrasite: 连接进入python程序

pyrasite 是1个可以直接连上一个正在运行的python程序, 打开一个类似ipython的交互终端来运行命令来检查程序状态.

这给我们的调试提供了非常大的方便. 简直神器.

安装:

# pip install pyrasite
...

# pip show pyrasite
Name: pyrasite
Version: 2.0
Summary: Inject code into a running Python process
Home-page: http://pyrasite.com
Author: Luke Macken
...

连接到有问题的程序上, 开始收集信息:

pyrasite-shell <pid>
>>>

接下来就可以在<pid>的进程里调用任意的python代码, 来查看进程的状态.

下面是几个小公举(特么的输入法我是说工具..)可以用来在进程内查看内存状态的:

psutil 查看python进程状态

pip install psutil

首先看下python进程占用的系统内存RSS:

pyrasite-shell 11122
>>> import psutil, os
>>> psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss
29095232

基本和ps命令显示的结果一致

rss the real memory (resident set) size of the process (in 1024 byte units).

guppy 取得内存使用的各种对象占用情况

guppy 可以用来打印出各种对象各占用多少空间, 如果python进程中有没有释放的对象, 造成内存占用升高, 通过guppy可以查看出来:

同样, 以下步骤是在通过pyrasite-shell, attach到目标进程后操作的.

# pip install guppy
from guppy import hpy
h = hpy()

h.heap()
# Partition of a set of 48477 objects. Total size = 3265516 bytes.
#  Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
#      0  25773  53  1612820  49   1612820  49 str
#      1  11699  24   483960  15   2096780  64 tuple
#      2    174   0   241584   7   2338364  72 dict of module
#      3   3478   7   222592   7   2560956  78 types.CodeType
#      4   3296   7   184576   6   2745532  84 function
#      5    401   1   175112   5   2920644  89 dict of class
#      6    108   0    81888   3   3002532  92 dict (no owner)
#      7    114   0    79632   2   3082164  94 dict of type
#      8    117   0    51336   2   3133500  96 type
#      9    667   1    24012   1   3157512  97 __builtin__.wrapper_descriptor
# <76 more rows. Type e.g. ‘_.more‘ to view.>

h.iso(1,[],{})
# Partition of a set of 3 objects. Total size = 176 bytes.
#  Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
#      0      1  33      136  77       136  77 dict (no owner)
#      1      1  33       28  16       164  93 list
#      2      1  33       12   7       176 100 int

通过以上步骤, 可以看出并没有很多python对象占用更大内存.

无法回收的对象

python本身是有垃圾回收的, 但python程序中有种情况是对象无法被垃圾回收掉(uncollectable object), 满足2个条件:

  • 循环引用
  • 循环引用的链上某个对象定义了__del__方法.

官方的说法是, 循环引用的一组对象被gc模块识别为可回收的, 但需要先调用每个对象上的__del__方法, 才能回收. 但用户自定义了__del__的对象, gc系统不知道应该先调用环上的哪个__del__. 因此无法回收这类对象.

不能回收的python对象会持续占据内存, 当问题查到这里时我们怀疑有不能被回收的对象导致内存持续升高.

于是我们尝试列出所有不能回收的对象.

后来确定不是这种问题引起的内存不释放. 不能回收任然可以通过gc.get_objects()列出来, 并会在gc.collect()调用后被加入到gc.garbage的list里. 但我们没有发现这类对象的存在.

查找uncollectable的对象:

pyrasite-shell 11122
>>> import gc
>>> gc.collect() # first run gc, find out uncollectable object and put them in gc.garbage
                 # output number of object collected
>>> gc.garbage   # print all uncollectable objects
[]               # empty

如果在上面最后一步打印出了任何不能回收的对象, 则需要进一步查找循环引用链上在哪个对象上包含__del__方法.

下面是1个例子来演示如何生成不能回收的对象:

不可回收对象的例子 ??

uncollectible.py

from __future__ import print_function

import gc


‘‘‘
This snippet shows how to create a uncollectible object:
It is an object in a cycle reference chain, in which there is an object
with __del__ defined.
The simpliest is an object that refers to itself and with a __del__ defined.

    > python uncollectible.py

    ======= collectible object =======

    *** init,     nr of referrers: 4
                  garbage:         []
                  created:         collectible: <__main__.One object at 0x102c01090>
                  nr of referrers: 5
                  delete:
    *** __del__ called
    *** after gc, nr of referrers: 4
                  garbage:         []

    ======= uncollectible object =======

    *** init,     nr of referrers: 4
                  garbage:         []
                  created:         uncollectible: <__main__.One object at 0x102c01110>
                  nr of referrers: 5
                  delete:
    *** after gc, nr of referrers: 5
                  garbage:         [<__main__.One object at 0x102c01110>]

‘‘‘


def dd(*msg):
    for m in msg:
        print(m, end=‘‘)
    print()


class One(object):

    def __init__(self, collectible):
        if collectible:
            self.typ = ‘collectible‘
        else:
            self.typ = ‘uncollectible‘

            # Make a reference to it self, to form a reference cycle.
            # A reference cycle with __del__, makes it uncollectible.
            self.me = self

    def __del__(self):
        dd(‘*** __del__ called‘)


def test_it(collectible):

    dd()
    dd(‘======= ‘, (‘collectible‘ if collectible else ‘uncollectible‘), ‘ object =======‘)
    dd()

    gc.collect()
    dd(‘*** init,     nr of referrers: ‘, len(gc.get_referrers(One)))
    dd(‘              garbage:         ‘, gc.garbage)

    one = One(collectible)
    dd(‘              created:         ‘, one.typ, ‘: ‘, one)
    dd(‘              nr of referrers: ‘, len(gc.get_referrers(One)))

    dd(‘              delete:‘)
    del one

    gc.collect()

    dd(‘*** after gc, nr of referrers: ‘, len(gc.get_referrers(One)))
    dd(‘              garbage:         ‘, gc.garbage)


if __name__ == "__main__":
    test_it(collectible=True)
    test_it(collectible=False)

上面这段代码创建了2个对象, 1个可以回收, 1个不能回收, 他们2个都定义了__del__方法, 唯一区别就是是否引用了自己(从而构成了引用环).

如果在这个步骤发现了循环引用, 就要进一步查处哪些引用关系造成了循环引用, 进而破坏掉循环引用, 让对象变成可以回收的.

objgraph 查找循环引用

# pip install objgraph
pyrasite-shell 11122
>>> import objgraph
>>> objgraph.show_refs([an_object], filename=‘sample-graph.png‘)

上面的例子中, 将在本地生成一个图片, 描述由可以由 an_object 引用到的关系图:

技术分享图片

具体参考: objgraph

在这一步我们也没有找到不能回收的对象, 最后我们怀疑到时glibc的malloc的问题, 用tcmalloc替代glibc默认的malloc后问题得到修复.

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以上是关于python 进程内存增长问题, 解决方法和工具的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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