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Python中使用MELIAE分析程序內存占用實例

 更新時間:2015年02月18日 15:51:25   投稿:junjie  
這篇文章主要介紹了Python中使用MELIAE分析程序內存占用實例,本文直接給出使用代碼示例,需要的朋友可以參考下

寫的dht協(xié)議搜索的程序,這幾天優(yōu)化了一下發(fā)現(xiàn)速度確實快了好多。但是出現(xiàn)了一個新的問題,內存直接飆升,我開了十個爬蟲占用內存800m。開始我以為是節(jié)點太多了,找了幾個小問題修改一下,發(fā)現(xiàn)沒用。后來就到網(wǎng)上查找python內存分析的工具,查了一點資料發(fā)現(xiàn)python有個meliae庫操作非常方便,就使用分析了一下,發(fā)現(xiàn)不是節(jié)點太多的原因0 0,是保存發(fā)送的t_id,用來標示返回的消息是那個發(fā)出的一個字典過大了。

從分析的結果非常容易的定位了某個對象的數(shù)量和大小,非常容易分析。我開始以為是因為好多發(fā)送查詢信息以后,對面沒返回造成這個字典里的元素沒有釋放造成的,我就用過期時間判斷了一下,進行過期刪除。發(fā)現(xiàn)是小了,但是不是非常顯著,好像少了幾十不到100M。后來又減少了查找一個隨機hash的時間,以前是1分鐘查一次,我改成了就第一次查!,發(fā)現(xiàn)沒減少0 0.不知道是啥的原因。應該就是查找hash,詢問節(jié)點,然后返回然后詢問里邊的節(jié)點,最后數(shù)量越來越多,但是我不明白的是,怎么會這么多運行一分鐘就有60萬條。也就是說當時內存沒釋放的對象就有這么多。達到這個內存占用后,基本就不再變化,有很小很慢的提升,因為還開的其他程序,不確定是不是這些程序其他對象的增加造成的。等分階段dump測試一下。

安裝直接pip install meliae 就ok了,我看好久沒更新的項目了,不知道還有沒有好的替代品不過用著還不錯。

將內存dump到文件

復制代碼 代碼如下:

 from meliae import scanner
 scanner.dump_all_objects('/tmp/dump%s.txt' % time.time())

分析文件:
復制代碼 代碼如下:

 from meliae import loader
 #加載dump文件
 om = loader.load('/opt/log/dump.txt')
 #計算各Objects的引用關系
 om.compute_parents()
 #去掉各對象Instance的_dict_屬性
 om.collapse_instance_dicts()
 #分析內存占用情況
 om.summarize()

字段意義如下:
Index : 行索引號
Count : 該類型的對象總數(shù)
%(Count) : 該類型的對象總數(shù) 占 所有類型的對象總數(shù) 的百分比
Size : 該類型的對象總字節(jié)數(shù)
%(Size) : 該類型的對象總字節(jié)數(shù) 占 所有類型的對象總字節(jié)數(shù) 的百分比
Cum : 累積行索引后的%(Size)
Max : 該類型的對象中,最大者的字節(jié)數(shù)
Kind : 類型

分析某個對象,找出它的引用關系

復制代碼 代碼如下:

 #得到所有的POP3ClientProtocol對象
 p = om.get_all('POP3ClientProtocol')
 #查看第一個對象
 p[0]
 #可以查看該對象的所有引用
 p[0].c
 #查看誰引用了這個對象
 p[0].p

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