python-oracledb 内存泄漏问题分析与解决方案

python-oracledb 内存泄漏问题分析与解决方案

问题背景

在使用python-oracledb 2.2.1版本与Oracle 23c数据库进行交互时，开发人员发现了一个内存泄漏问题。该问题特别出现在使用Oracle AQ队列的deqmany操作时，无论设置多少消息数量(1000或20000)，内存都无法在操作后被正确释放。

问题重现

通过分析提供的测试用例，可以确认以下关键点：

1. 问题出现在从Oracle AQ队列批量获取消息(deqmany)时
2. 内存泄漏量与每次尝试出队的消息数量成正比
3. 即使释放连接，问题依然存在
4. 使用Oracle Client库版本21.14.0.0.0时重现了该问题

技术分析

经过深入调查，确认该问题根源在于Oracle Client库本身，而非python-oracledb驱动。具体表现为：

1. 每次执行deqmany操作时，客户端库会分配内存用于存储消息
2. 这些内存在操作完成后未能被正确释放
3. 泄漏规模与批量大小直接相关

临时解决方案

虽然该问题的最终修复需要等待Oracle Client库的更新，但开发人员可以采取以下措施缓解影响：

1. 减小批量大小：将deqmany的批量大小从10000减少到100，测试显示执行时间从25秒降至0.5秒，同时显著降低内存泄漏量
2. 合理设置批量值：根据实际业务场景中的消息量，设置适当的批量值，避免过度分配
3. 监控内存使用：实施内存监控机制，必要时重启受影响的服务

性能考量

测试数据显示，批量大小对性能有显著影响：

• 批量10000：约25秒执行时间
• 批量100：约0.5秒执行时间

这表明在等待问题修复期间，适当减小批量大小不仅能缓解内存问题，还能提高整体性能。

长期解决方案

Oracle开发团队已经确认该问题(内部编号36741214)并提供了可能的修复方案。用户可以通过Oracle官方支持渠道跟踪该问题的解决进展。

最佳实践建议

1. 定期检查python-oracledb和Oracle Client库的更新
2. 在生产环境中实施严格的内存监控
3. 根据实际消息流量动态调整批量大小
4. 考虑实现连接和队列操作的熔断机制

该问题的发现和报告体现了开源社区协作的价值，也提醒我们在使用数据库连接池和消息队列时需要特别注意资源管理。