Python GTK 内存分配问题

Posted 2023-03-06

【中文标题】Python GTK 内存分配问题

【英文标题】：Python GTK Memory allocation problems

【发布时间】：2013-01-29 10:57:18

【问题描述】：

我实际上是在尝试在我的 python gtk 应用程序中修复我的内存问题。

我已经阅读了很多关于python中内存使用的文章，但我无法全部了解，所以我希望你能在这里帮助我。

因此，如果我启动我的应用程序并打开设置窗口，我的内存使用量为 32368 KB。

现在如果我关闭设置窗口，内存使用量也是 32368 KB。

这是我如何打开和关闭设置窗口的代码示例：

ma​​in.py

...
    def show_settings(self):
        self.settings = Settings()
        self.settings.window.connect("destroy", self.clear_settings)

    def clear_settings(self, widget, Data=None):
        del self.settings


class Settings():
    def __init__():
        self.window = gtk.Window(gtk.WINDOW_TOPLEVEL)
        ...

现在我尝试使用 objgraph 分析活动引用。结果是这样的：

打开设置窗口

关闭设置窗口后

有人可以帮助如何释放内存吗？

【参考方案1】：

Python 中的内存分配发生在多个级别。首先，内存是由 C 库的系统分配器组件从系统分配的（这将显示在 Unix ps 或 Windows task manager 给出的内存使用数据中）。然后，分配的内存由 C 库调用（如 malloc）以更小的块分配，而如果更小的块则由 Python 自己的内存分配器（用于存储对象）分配。此外，Python 为不同的对象维护不同的分配池（以优化某些对象，例如 str vs int）。

为了将内存返回给系统，它必须先由 Python 的分配器取消分配，然后再由 C 库的堆分配器和页面分配器取消分配。何时发生这种情况很难确定，因为它取决于许多因素，例如您运行的系统、C 库的版本、Python 自己的版本和您的应用程序的分配模式。

分配器通常会保留一些空闲内存（称为空闲列表），以便通过避免每次需要新内存时进行系统调用（代价高昂）来加快分配速度。每个分配器都会有一些阈值，这些阈值确定内存何时实际分配或释放到下一个级别。

所以你不能指望通过删除一个对象来改变系统内存分配（即 ps / task manager 输出）。

如果您有特定的内存分配问题，有些是巨大的临时对象，并且您希望随着时间的推移尽量减少内存使用量，那么您需要提出一个更具体的问题 :)

【参考方案2】：

我觉得这里没有错。你的Settings实例被释放后消失了，这是正常的。您如何测量内存使用情况？

【讨论】：

每次我打开设置窗口，都会分配大约 18kB 的新内存（用 ps auxww 测量）。但它永远不会发布。现在如果你这样做几次，内存使用量会不断增加

很难正确测量内存使用情况，尤其是在涉及库时。对于“大局”测量，我使用ps -eo rss,cmd --sort=rss 在底部查看使用最多RSS 内存的应用程序。但是对于缓存、特殊的SLAB 内存分配器和所有其他内存管理的东西，我同意isedev 的观点，你不能想当然地认为释放一些内存会对内存消耗产生即时影响。

顺便说一句，您使用的是 Windows、Linux 还是其他？

所以没有什么特别的问题。在 Windows 上，直到最近的 GTK 2.24.14 出现了一些内存泄漏。