谈谈如何手动释放Python的内存

时间:2021-11-24 01:38:26

在上篇博客中,提到了对一个脚本进行的多次优化。当时以为已经优化得差不多了,但是当测试人员测试时,我才发现,踩到了Python的一个大坑。

在上文的优化中,对每500个用户,会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做,这些结果就在磁盘文件中了,而不会再继续占用内存;但实际上,Python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体原因网上多有文章介绍,这里就不copy了。

本篇博客将贴一个笔者的实验脚本,用以说明Python确实存在这么一个不释放内存的现象,另外也提出一个解决方案,即:先del,再显式调用gc.collect(). 脚本和具体效果见下。

实验环境一:Win 7, Python 2.7

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
from time import sleep, time
import gc
 
def mem(way=1):
 print time()
 for i in range(10000000):
  if way == 1:
   pass
  else: # way 2, 3
   del i
    
 print time()
 if way == 1 or way == 2:
  pass
 else: # way 3
  gc.collect()
 print time()
   
if __name__ == "__main__":
 print "Test way 1: just pass"
 mem(way=1)
 sleep(20)
 print "Test way 2: just del"
 mem(way=2)
 sleep(20)
 print "Test way 3: del, and then gc.collect()"
 mem(way=3)
 sleep(20)
 

运行结果如下:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Test way 1: just pass
1426688589.47
1426688590.25
1426688590.25
Test way 2: just del
1426688610.25
1426688611.05
1426688611.05
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426688631.05
1426688631.85
1426688631.95

对于way 1和way 2,结果是完全一样的,程序内存消耗峰值是326772KB,在sleep 20秒时,内存实时消耗是244820KB;

对于way 3,程序内存消耗峰值同上,但是sleep时内存实时消耗就只有6336KB了。

实验环境二: Ubuntu 14.10, Python 2.7.3

运行结果:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Test way 1: just pass
1426689577.46
1426689579.41
1426689579.41
Test way 2: just del
1426689599.43
1426689601.1
1426689601.1
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426689621.12
1426689622.8
1426689623.11
?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See http://procps.sf.net/faq.html
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See http://procps.sf.net/faq.html
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See http://procps.sf.net/faq.html
ubuntu 9122 11.6 0.1 30956 5608 pts/1 S+ 14:39 0:05 python test_mem.py

结论:

以上说明,当调用del时,其实Python并不会真正release内存,而是将其继续放在其内存池中;只有在显式调用gc.collect()时,才会真正release内存。

进一步:

其实回到上一篇博客的脚本中,也让其引入gc.collect(),然后写个监控脚本监测内存消耗情况:

?
1
while ((1)); do ps -aux | sort -n -k5,6 | grep my_script; free; sleep 5; done

结果发现:内存并不会在每500个用户一组执行完后恢复,而是一直持续消耗到仅存约70MB时,gc才好像起作用。本环境中,机器使用的是Cloud instance,总内存2G,可用内存约为1G,本脚本内存常用消耗是900M - 1G。换句话说,对于这个脚本来说,gc并没有立即起作用,而是在系统可用内存从1 - 1.2G下降到只剩70M左右时,gc才开始发挥作用。这点确实比较奇怪,不知道和该脚本是在Thread中使用的gc.collect()是否有关,或者是gc发挥作用原本就不是可控的。笔者尚未做相关实验,可能在下篇博客中继续探讨。

但是,可以肯定的是,若不使用gc.collect(), 原脚本将会将系统内存耗尽而被杀死。这一点从syslog中可以明显看出。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:http://blog.csdn.net/nirendao/article/details/44426201