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如果大家在 Linux 或者 macOS 下面運(yùn)行一段可能導(dǎo)致內(nèi)存泄露的程序，那么你可能會(huì)看到下面這樣的情況：
而如果你用的系統(tǒng)是 Windows，那么可能電腦直接就卡死了。
但是，調(diào)試這種 OOM(Out of Memory)的問(wèn)題有時(shí)候是非常困難的，因?yàn)槟悴恢来a哪個(gè)地方會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露。但是如果你運(yùn)行程序進(jìn)行調(diào)試，程序又會(huì)中途被殺掉或者直接卡死系統(tǒng)。
如果我們有辦法看到程序里面每一個(gè)函數(shù)占用的內(nèi)存大小，那么我們就能縮小檢查的范圍。
為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，我們可以安裝并使用一個(gè)叫做filprofiler的第三方庫(kù)，它可以分析 Python 程序的內(nèi)存占用情況。
我們先安裝這個(gè)庫(kù)：
- pip install filprofiler
然后寫(xiě)一段會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露的代碼：
- def func_a():
- print('我是一個(gè)正常的函數(shù)')
- def func_b():
- print('我是第二個(gè)正常的函數(shù)')
- def func_b():
- print('我是第三個(gè)正常的函數(shù)')
- def func_oom():
- print('我是一個(gè)會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露的函數(shù)')
- datas = []
- while True:
- datas.append('s' * 1024 * 1024)
- print('運(yùn)行程序的時(shí)候，你不會(huì)看到這一行')
- def run():
- func_a()
- func_b()
- func_oom()
- run()
這段程序直接運(yùn)行會(huì)因?yàn)閮?nèi)存泄露的問(wèn)題被系統(tǒng)直接殺死。
在使用filprofiler之前，還需要調(diào)整一下虛擬內(nèi)存的大小。否則，filprofiler本身也會(huì)因?yàn)檎加脙?nèi)存過(guò)大的問(wèn)題而被系統(tǒng)殺掉。
先使用free命令看一下系統(tǒng)可用的內(nèi)存有多少：
系統(tǒng)可用內(nèi)存為1619456 KB
我們使用ulimit命令，把程序能夠使用的內(nèi)存稍稍調(diào)低一些，這樣即使被占滿，也不會(huì)被系統(tǒng)殺死：
- ulimit -Sv 1600000
然后，使用 filprofiler 來(lái)運(yùn)行這個(gè)程序：
- fil-profile run test.py
運(yùn)行效果如下圖所示：
filprofiler 會(huì)在當(dāng)前文件夾下面生成一個(gè)fil-result文件夾，在里面會(huì)有一個(gè)以時(shí)間命名的文件夾，文件夾中會(huì)有兩個(gè)svg文件，如下圖所示：
我們使用瀏覽器打開(kāi)其中的out-of-memory.svg文件，可以看到如下圖所示的內(nèi)存占用圖：
從圖中可以看到，占用內(nèi)存最大的函數(shù)是func_oom，程序也是在這個(gè)地方崩潰的。
網(wǎng)站題目：如何調(diào)試Python程序的內(nèi)存泄露問(wèn)題
本文地址：http://www.dlmjj.cn/article/dhcisjc.html
