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Python 进程内存增长解决方案

xp的干货食堂,上菜了~

一、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进程在大量请求的处理过程中,内存持续升高。负载压力下降之后,内存并未下降。

python进程在大量请求的处理过程中,内存持续升高。负载压力下降之后,内存并未下降。

# 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

二、解决方法

三个步骤确定问题所在:

  • 确认当时程序是否有异常行为;
  • 排除行为异常后,查看python内存使用情况,确认所有相关对象的回收情况;
  • 排除垃圾回收等python内部内存泄漏问题后,则可以定位到libc的malloc实现问题;

确定后可直接替换malloc模块为tcmalloc:、

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

三、问题定位过程解读

gdb-python:搞清楚python程序在做什么

首先确定python在做什么,是否有大内存消耗任务正在运行,或出现死锁等异常行为。

从gdb-7开始,gdb支持用python实现gdb扩展,可以像调试c程序一样,用gdb对python程序检查线程、调用栈等;且可同时打印python代码和内部c代码的调用栈。

这对于定位是python代码问题还是其底层c代码问题,有很大帮助。

  • 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,当运行后续步骤时,gdb会提示,按提示安装完成即可:

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

  • 接入gdb

可直接用gdb attach到1个python进程,查看其运行状态:

# gdb python 11122

attach之后进入gdb,基本检查步骤如下:

  • 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、死锁情况存在时,会有线程卡在xx_wait等函数上。

之前用该方法定位了1个python-logging模块引起的死锁问题:

在多线程进程中运行fork,导致logging的锁被锁住后fork到新进程、但解锁线程没有fork到新进程而导致死锁。

  • 查看调用栈

如果发现某线程有问题,切换到此线程上,查看调用栈确定具体执行步骤,使用bt 命令:

(gdb) bt

#16 0x00007febea8500bd in PyEval_EvalCodeEx (co=<optimized out>, globals=<optimized out>, locals=locals@entry=0x0, args=<optimized out>, 

argcount=argcount@entry=1, kws=0x38aa668, kwcount=2, defs=0x3282a88, defcount=2, closure=closure@entry=0x0) at /usr/src/debug/Python-2.7.5/Python/ceval.c:3330

#19 PyEval_EvalFrameEx (

f=f@entry=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python源码的调用栈。 上图中,frame-16是c的调用栈,frame-19显示python源代码的所在行。

如果只查看python代码的调用栈,则使用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

如果要进行长时间跟踪,最好 coredump下python程序的全部进程信息,之后再分析core文件,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到其运行目录,命名为core.<pid>,然后使用gdb 加载该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> 查看,与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 可移动到python调用栈的上一个或下一个frame;
  • py-locals 用来打印局部变量……

gdb中也可用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。接下来继续追踪内存泄漏问题。

pyrasite: 连接进入python程序

pyrasite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、检查程序状态。

这为调试提供了极大的方便。

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python程序,开始收集信息:

pyrasite-shell <pid>

>>>

接下来就可以在<pid>进程里调用任意python代码,查看进程状态。

psutil 查看python进程状态

pip install psutil

首先查看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

基本与ps命令显示结果一致:

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

guppy 获取内存使用的各种对象占用情况

guppy 可以打印各种对象所占空间大小,如果python进程中有未释放的对象,造成内存占用升高,可通过guppy查看。

同样,以下步骤是通过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

通过以上步骤可排除python进程中存在未释放的对象的可能。

无法回收的对象

python本身带有垃圾回收,但同时满足以下2个条件时,python程序中个别对象则无法被回收(uncollectable object) :

  • 循环引用
  • 循环引用链上某对象定义了__del__方法

官方解释是:循环引用的一组对象被gc模块识别为可回收,但需先调用每个对象上的__del__才可被回收。当用户自定义了__del__的对象,gc系统无法判断应先调用环上的哪个__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,因此,我们推测有不能被回收的对象导致了内存持续升高。

最终确定不是由这种问题引起的内存无法释放。不能回收的对象仍可通过gc.get_objects() 列出,并会在gc.collect()调用后加入gc.garbage的list里。但目前尚未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

如果打印出任何不能回收的对象,则需进一步查找,确定循环引用链上哪个对象包含__del__方法。

下面应用1个例子来演示如何生成不能回收的对象:

        # 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个可回收、1个不可回收,它们都定义了__del__方法,唯一区别在于是否引用了自己(从而构成了引用环)。

如果在这个步骤发现了循环引用,则需进一步查出具体哪些引用关系造成了循环,进而破坏循环引用,最终让对象可回收。

objgraph 查找循环引用

# pip install objgraph

pyrasite-shell 11122

>>> import objgraph

>>> objgraph.show_refs([an_object], filename=’sample-graph.png’)

以上例子中,将在本地生成一个图片,描述可以由an_object引用到的关系图:

Python 进程内存增长解决方案

在这一步我们仍未找到不能回收的对象,排除一切原因后我们推测libc的malloc实现问题。

使用tcmalloc替代libc默认的malloc后问题最终得到修复。

原创文章,作者:白山码路长,如若转载,请注明出处:http://blog.baishan.com/technology-applications/python-jinchengneicunzengchangjiejuefangan

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