排查python内存泄露中几个工具的使用

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)<module>()
-> import inspect
(Pdb)

启动程序

(Pdb)c

这样，python代码就开始执行了。

相关的命令有

• bt 打印堆栈
• q 退出
• pp 打印变量
• c(ont(inue)) 继续执行

更多命令可参考：

(Pdb) help

Documented commands (type help <topic>):
========================================
EOF    c          d        h         list      q        rv       undisplay
a      cl         debug    help      ll        quit     s        unt
alias  clear      disable  ignore    longlist  r        source   until
args   commands   display  interact  n         restart  step     up
b      condition  down     j         next      return   tbreak   w
break  cont       enable   jump      p         retval   u        whatis
bt     continue   exit     l         pp        run      unalias  where

Miscellaneous help topics:
==========================
exec  pdb

2.objgraph

安装objgraph

pip install objgraph

查看最常用的类型

(Pdb) import objgraph
(Pdb) objgraph.show_most_common_types(limit=20)
function                   22750
dict                       15520
tuple                      12536
weakref                    6679
list                       5516
type                       3449
getset_descriptor          3408
cell                       2566
set                        2496
ModuleSpec                 1588
module                     1582
SourceFileLoader           1502
wrapper_descriptor         1332
builtin_function_or_method 1241
method_descriptor          1219
property                   1171
member_descriptor          822
classmethod                697
WeakSet                    571
MovedAttribute             501

感觉这个函数没什么用。

查看增长最快的类型

(Pdb) objgraph.show_growth(limit=10)
function             22749    +22749
dict                 15515    +15515
tuple                12332    +12332
weakref               6680     +6680
list                  5517     +5517
type                  3449     +3449
getset_descriptor     3408     +3408
cell                  2565     +2565
set                   2496     +2496
ModuleSpec            1588     +1588

show_growth()打印两次调用之间增加的类型。如果这其中有自己定义的类型，很可能就是问题所在。如果都是python内置类型，可能要花费更多功夫了。

一般排查问题时，在程序开始执行时，调用show_growth()，程序跑一段时间后，再次调用show_growth()，查看哪些对象增长最快。

如果使用pdb在命令行下调试，ctrl+c停止程序的时候，注意观察上下文，保证跟上次import objgraph时一样，否则，会出现：

(Pdb) objgraph.show_growth(limit=10)
*** NameError: name 'objgraph' is not defined
(Pdb)

如果出现这个问题，可以继续让程序执行，再ctrl+c停止程序。

查看某个类型

(Pdb) objgraph.by_type('list')

这个可能会打印一堆。

3.pympler

使用objgraph时，虽然可以看到增长最快的对象，但是无法得知占用内存最多的是哪个。

下面我们就使用pympler，查看内存占用。

(Pdb) from pympler import tracker
(Pdb) tr = tracker.SummaryTracker()
(Pdb) tr.print_diff()
                  types |   # objects |   total size
======================= | =========== | ============
           <class 'list |       12769 |      1.18 MB
            <class 'str |       12769 |    950.47 KB
            <class 'int |        2513 |     68.71 KB
           <class 'code |           1 |    144     B
  function (store_info) |           1 |    136     B
           <class 'cell |           2 |     96     B
          <class 'tuple |           1 |     64     B
         <class 'method |          -1 |    -64     B
           <class 'dict |           0 |   -128     B
(Pdb) tr.print_diff()
         types |   # objects |   total size
============== | =========== | ============
  <class 'list |           1 |     88     B
   <class 'str |           1 |     70     B
(Pdb) tr.print_diff()
  types |   # objects |   total size
======= | =========== | ============
(Pdb)

tracker对象初始化的时候会创建一个summary，每次调用tracker.print_diff()的时候又会创建一个summary，当前的summary与上次的summary做比较，并打印两者之间的不同。

4.参考

pdb

objgraph

pympler

pympler muppy

Python内存泄露调试指导思想

使用gc、objgraph干掉python内存泄露与循环引用！

python 进程内存增长问题, 解决方法和工具