python2执行程序内存溢出导致被killed的问题因果分析

本文详细解析了在Python中遇到的内存溢出问题,通过分析日志定位根本原因,使用@profile装饰器追踪内存消耗,探讨了不同内存释放策略的有效性,最终找到了立即释放内存的方法。

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问题来源:

执行一段程序,对某个函数重复执行,当执行到一半时,就显示被killed,重复几次均如此。为什么会这样呢?

第一步、定位被killed的根本原图;

       使用vi /var/log/messages查看日志。日志显示,是由于内存溢出导致的。

第二步、定位内存溢出的原因:

在主要的函数的前面加入@profile,用于显示每行代码的内存使用情况。

通过输出显示,该函数的内存一直在增长。

第三、第一种假设,会不会是某某变量没有释放导致内存一直在增加。

深入分析发现,并不存在这种情况。因为没有使用到全局变量。

这个函数一进来,他的内存就是上次执行的最后使用内存。能确定的是字典内存肯定没有释放。

第四步、加入del与gc.collect命令释放内存

在函数内部加入del与gc.collect命令仍然无法释放内存。其结果仍然是被killed;

使用profile可以发现内存并没有得到释放,至少在运行的时候没有立马释放。

第五步、寻找立马释放的方法

网卡搜索此方法有效,如下所示

del lst[:]

del lst

gc.collect

实验中发现使用del lst[:]能立马有效。

最终的结论就是要删除真正储存内存的东西,才能真正释放当下释放内存。

 

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