Python内存泄漏与内存溢出：成因、诊断与解决方案

Python内存泄漏的成因分析

一、内存泄漏

与Java类似，尽管Python内置了垃圾回收机制，但在实际开发中仍可能出现内存泄漏现象。 对于长期运行的Python后台服务进程，若观察到内存使用量持续异常增长，这通常是存在“内存泄漏”的明确信号。

1、内存泄露的原因

既然Python支持自动垃圾回收，为何还会发生内存泄漏？主要原因可归纳为以下三点：

• 调用的由C语言编写的底层模块中存在内存泄漏。
• 代码中使用了全局的list、dict或其他容器，并不断向其中插入对象，但在使用完毕后未进行删除或回收操作。
• 代码中存在“引用循环”，且被循环引用的对象定义了__del__方法，从而导致内存泄漏。

为什么在循环引用的对象中定义了__del__方法后，垃圾回收机制（collect）会失效？

gc模块最常用的方法是gc.collect()，用于对循环引用的对象进行垃圾回收。 如果在类中重载了__del__方法，该方法定义了在使用del语句删除对象时，除释放内存外需执行的其他操作。 通常情况下，当执行del语句时，解释器首先检查对象的引用计数。若引用计数为0，则释放内存并执行del方法。 然而，在存在循环引用的情况下，del语句出现时引用计数本身不为0，因此解释器不会立即释放内存。 此外，执行collect方法时，理论上应清除循环引用产生的无效引用计数以达成删除目的。但对于这两个循环引用的对象而言， Python无法判断调用它们的del方法时是否会用到对方对象。例如，在执行b.del()时可能会用到b._a（即对象a），如果在a被释放之前b的del方法执行，就会导致错误。 为了避免此类风险，collect方法默认不对重载了del方法的循环引用对象进行回收。这些对象的状态会从unreachable转变为uncollectable。由于属于uncollectable状态，它们不会被collect处理，从而进入garbage列表。

内存泄漏的诊断工具与步骤

2、内存泄露的诊断思路

无论何种方式的内存泄漏，最终表现均为某些Python对象数量持续增长。因此，首要任务是定位这些异常对象。

3、诊断步骤

使用的工具：gc模块和objgraph模块

gc模块是Python的垃圾收集器模块，采用标记清除算法回收垃圾。

objgraph是一个专门用于诊断内存问题的工具库。

• 1、 在服务程序的循环逻辑中，选择一个合适的诊断点。
• 2、 在选定的诊断点，插入以下诊断代码：

import gc
import objgraph


### 强制进行垃圾回收 
gc.collect() 

### 打印出对象数目最多的 50 个类型信息 
objgraph.show_most_common_types(limit=50) 

4、检查统计信息，定位异常对象。

运行包含诊断语句的服务程序，并将打印到屏幕的统计信息重定向至日志文件。运行一段时间后，分析日志以查看哪些对象在持续增长。

例如，排查结果可能显示： 一个多线程程序中，多个线程作为生产者，一个线程作为消费者，通过向异步队列发送tuple对象进行通信。 由于消费者的处理速度滞后于生产者，且缺乏同步机制，导致异步队列中的对象数量不断堆积。

内存溢出的原因与解决方案

二、内存溢出

1、内存溢出原因

1. 内存中加载的数据量过大，例如一次性从数据库读取过多数据。
2. 集合类中包含对对象的引用，使用完毕后未清空，导致堆积，使得JVM无法回收（注：此处原文提及JVM，但在Python语境下通常指代内存管理器或类似机制，此处保留原文表述逻辑）。
3. 代码中存在死循环或循环产生大量重复的对象实体。
4. 使用的第三方软件中存在BUG。
5. 启动参数中内存值设定过小。

2、内存溢出的解决方案

第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存（务必记得添加-Xms和-Xmx参数）。

第二步，检查错误日志，查看在“OutOfMemory”错误之前是否存在其他异常或错误。

第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。

重点排查以下几个方面：

1. 检查数据库查询中是否存在一次性获取全部数据的操作。通常，若一次从数据库取出十万条记录加载到内存，可能引发内存溢出。该问题较为隐蔽，上线前因数据量少不易暴露，上线后数据量增加时易出问题。因此，数据库查询应尽量采用分页方式。
2. 检查代码中是否存在死循环或递归调用。
3. 检查是否有大循环重复产生新的对象实体。
4. 检查List、MAP等集合对象在使用后是否已清除。List、MAP等集合对象会始终持有对对象的引用，导致这些对象无法被GC回收。

第四步，使用内存查看工具动态监控内存使用情况。

内存泄漏与内存溢出的区别

三、内存泄漏和内存溢出的区别

内存溢出是指向JVM申请内存空间时，没有足够的可用内存，从而抛出OOM（Out Of Memory）异常。

内存泄漏是指，向JVM申请了一块内存空间，使用完后未释放。由于未释放，其他类加载时无法申请该内存；

同时，当前类也失去了对该内存空间的引用地址，无法再使用，相当于丢失了一块内存，这就是内存泄漏。

值得注意的是，内存泄漏最终会导致内存溢出。这很好理解，当大量内存因泄漏而丢失后，可用内存不足，最终引发溢出。

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