OkHttp 内存溢出问题 A connection to xxxxxx was leaked.

文章讲述了在使用OkHttp进行API调用时遇到的内存泄漏问题,由于在循环调用中未正确关闭ResponseBody导致。作者尝试了手动关闭Response,但只对第一个循环有效。问题根源在于调用了`response.body().string()`,该方法不会自动关闭响应。为解决此问题,作者选择不读取返回值,直接返回Response。

OkHttp内存溢出

最近刚接触OkHttp,使用它调用其他的接口,我测试的时候单个调用或者少量多个调用也没问题,因为是钉钉提醒,我没办法做大规模测试,所以使用检查几遍逻辑和代码没问题就上线了,上线第一天job跑的时候就报了

2023-05-15 09:14:45.986  WARN 45019 --- [ ConnectionPool] okhttp3.OkHttpClient                  : 
A connection to xxxxxx was leaked. 
Did you forget to close a response body? 
To see where this was allocated, set the OkHttpClient logger level to FINE:Logger.getLogger(OkHttpClient.class.getName()).setLevel(Level.FINE);

在百度找了很久,解决方式都不对,有的人说是因为reponse未手动关闭,需要手动关闭,但是我的是循环调用,手动关闭后只会执行第一个循环,后面发现是因为在reponse 中,实例化了reponse.body().string,是string的方法没有自动关闭reponse 的功能,由于我不需要接受返回值,于是我直接返回reponse ,解决问题.

我的程序逻辑:

 public Response  sendMessageDingTalk(String  id,String token) throws Exception {
        OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder()
                .connectTimeout(5, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
        MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
        RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{"xxxxxxxx"
        Request request = new Request.Builder()
                .url(sendUrl)
                .method("POST", body)
                .addHeader("Authorization", "Bearer "+token)
                .addHeader("Content-Type", "application/json")
                .build();
        Response response = client.newCall(request).execute();
        return  response;
    }
Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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