Python 进程内存增长解决方案

张炎泼（XP）

白山云科技合伙人兼研发副总裁，绰号XP。

张炎泼先生于2016年加入白山云科技，主要负责对象存储研发、数据跨机房分布和修复问题解决等工作。以实现100PB级数据存储为目标，其带领团队完成全网分布存储系统的设计、实现与部署工作，将数据“冷”“热”分离，使冷数据成本压缩至1.2倍冗余度。

张炎泼先生2006年至2015年，曾就职于新浪，负责Cross-IDC PB级云存储服务的架构设计、协作流程制定、代码规范和实施标准制定及大部分功能实现等工作，支持新浪微博、微盘、视频、SAE、音乐、软件下载等新浪内部存储等业务；2015年至2016年，于美团担任高级技术专家，设计了跨机房的百PB对象存储解决方案：设计和实现高并发和高可靠的多副本复制策略，优化Erasure Code降低90%IO开销。

表现

运行环境：

# uname –a

Linux ** 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

# python2 --version

Python 2.7.5

# cat /etc/*-release

CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)

python进程在大量请求的处理过程中，内存持续升高。负载压力下降之后，内存并未下降。

# ps aux | grep python2

USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND

root 124910 10.2 0.8 5232084 290952 ? Sl Mar17 220:37 python2 offline.py restart

# ~~~~~~

# 290M 内存占用

解决方法

三个步骤确定问题所在：

确认当时程序是否有异常行为；
排除行为异常后，查看python内存使用情况，确认所有相关对象的回收情况；
排除垃圾回收等python内部内存泄漏问题后，则可以定位到libc的malloc实现问题；

确定后可直接替换malloc模块为tcmalloc：

LD_PRELOAD="/usr/lib64/libtcmalloc.so" python x.py

问题定位过程解读

gdb-python：搞清楚python程序在做什么

首先确定python在做什么，是否有大内存消耗任务正在运行，或出现死锁等异常行为。

从gdb-7开始，gdb支持用python实现gdb扩展，可以像调试c程序一样，用gdb对python程序检查线程、调用栈等；且可同时打印python代码和内部c代码的调用栈。

这对于定位是python代码问题还是其底层c代码问题，有很大帮助。

准备gdb

首先安装python的debuginfo：

# debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64

如果缺少debuginfo，当运行后续步骤时，gdb会提示，按提示安装完成即可：

Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64

接入gdb

可直接用gdb attach到1个python进程，查看其运行状态：

# gdb python 11122

attach之后进入gdb，基本检查步骤如下:

查看线程

(gdb) info threads

Id Target Id Frame

206 Thread 0x7febdbfe3700 (LWP 124916) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81

205 Thread 0x7febdb7e2700 (LWP 124917) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81

204 Thread 0x7febdafe1700 (LWP 124918) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81

203 Thread 0x7febda7e0700 (LWP 124919) "python2" 0x00007febe9b7369d in poll () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81

一般加锁、死锁情况存在时，会有线程卡在xx_wait等函数上。

之前用该方法定位了1个python-logging模块引起的死锁问题：

在多线程进程中运行fork，导致logging的锁被锁住后fork到新进程、但解锁线程没有fork到新进程而导致死锁。

查看调用栈

如果发现某线程有问题，切换到此线程上，查看调用栈确定具体执行步骤，使用bt 命令：

(gdb) bt

#16 0x00007febea8500bd in PyEval_EvalCodeEx (co=, globals=, locals=locals@entry=0x0, args=,

argcount=argcount@entry=1, kws=0x38aa668, kwcount=2, defs=0x3282a88, defcount=2,closure=closure@entry=0x0) at /usr/src/debug/Python-2.7.5/Python/ceval.c:3330

...

#19 PyEval_EvalFrameEx (

f=f@entry=Frame 0x38aa4d0, for file t.py, line 647, in run (part_num=2, consumer=<.../>

bt 命令不仅可以看到c的调用栈，还会显示python源码的调用栈。上图中，frame-16是c的调用栈，frame-19显示python源代码的所在行。

如果只查看python代码的调用栈，则使用py-bt命令:

(gdb) py-bt

#3 Frame 0x3952450, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/epollreactor.py, line 379, in doPoll(self=<.../>

l = self._poller.poll(timeout, len(self._selectables))

#7 Frame 0x39502a0, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/base.py, line 1204, in mainLoop (self=<.../>

py-bt显示python源码的调用栈、调用参数以及所在行的代码。

coredump

如果要进行长时间跟踪，最好 coredump下python程序的全部进程信息，之后再分析core文件，避免影响正在运行的程序。

(gdb) generate-core-file

这条命令将当前gdb attach的程序dump到其运行目录，命名为core.，然后使用gdb 加载该core文件，进行打印堆栈、查看变量等分析，无需attach到正在运行的程序：

# gdb python core.

其他命令

其他命令可以在gdb输入py 查看，与gdb的命令对应，例如：

(gdb) py

py-bt py-list py-print python

py-down py-locals py-up python-interactive

py-up、py-down 可移动到python调用栈的上一个或下一个frame；
py-locals 用来打印局部变量……

gdb中也可用help命令查看帮助：

(gdb) help py-print

Look up the given python variable name, and print it

在这次追踪过程中，用gdb-python排除了程序逻辑问题。接下来继续追踪内存泄漏问题。

pyrasite: 连接进入python程序

pyrasite可以直接连上一个正在运行的python程序，打开一个类似ipython的交互终端来运行命令、检查程序状态。

这为调试提供了极大的方便。

安装：

# pip install pyrasite

...

# pip show pyrasite

Name: pyrasite

Version: 2.0

Summary: Inject code into a running Python process

Home-page: http://pyrasite.com

Author: Luke Macken

...

连接到有问题的python程序，开始收集信息：

pyrasite-shell

>>>

接下来就可以在进程里调用任意python代码，查看进程状态。

psutil 查看python进程状态

pip install psutil

首先查看python进程占用的系统内存RSS：

pyrasite-shell 11122

>>> import psutil, os

>>> psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss 29095232

基本与ps命令显示结果一致：

rss the real memory (resident set) size of the process (in 1024 byte units)

guppy 获取内存使用的各种对象占用情况

guppy 可以打印各种对象所占空间大小，如果python进程中有未释放的对象，造成内存占用升高，可通过guppy查看。

同样，以下步骤是通过pyrasite-shell，attach到目标进程后操作的。

# pip install guppy

from guppy import hpy

h = hpy()

h.heap()

# Partition of a set of 48477 objects. Total size = 3265516 bytes.

# Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)

# 0 25773 53 1612820 49 1612820 49 str

# 1 11699 24 483960 15 2096780 64 tuple

# 2 174 0 241584 7 2338364 72 dict of module

# 3 3478 7 222592 7 2560956 78 types.CodeType

# 4 3296 7 184576 6 2745532 84 function

# 5 401 1 175112 5 2920644 89 dict of class

# 6 108 0 81888 3 3002532 92 dict (no owner)

# 7 114 0 79632 2 3082164 94 dict of type

# 8 117 0 51336 2 3133500 96 type

# 9 667 1 24012 1 3157512 97 __builtin__.wrapper_descriptor

# <76 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>

h.iso(1,[],{})

# Partition of a set of 3 objects. Total size = 176 bytes.

# Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)

# 0 1 33 136 77 136 77 dict (no owner)

# 1 1 33 28 16 164 93 list

# 2 1 33 12 7 176 100 int

通过以上步骤可排除python进程中存在未释放的对象的可能。

无法回收的对象

python本身带有垃圾回收，但同时满足以下2个条件时，python程序中个别对象则无法被回收(uncollectable object) ：

循环引用
循环引用链上某对象定义了__del__方法

官方解释是：循环引用的一组对象被gc模块识别为可回收，但需先调用每个对象上的__del__才可被回收。当用户自定义了__del__的对象，gc系统无法判断应先调用环上的哪个__del__，因此无法回收这类对象。

不能回收的python对象会持续占据内存，因此，我们推测有不能被回收的对象导致了内存持续升高。

最终确定不是由这种问题引起的内存无法释放。不能回收的对象仍可通过gc.get_objects() 列出，并会在gc.collect()调用后加入gc.garbage的list里。但目前尚未发现这类对象的存在。

查找uncollectable的对象：

pyrasite-shell 11122

>>> import gc

>>> gc.collect() # first run gc, find out uncollectable object and put them in gc.garbage

# output number of object collected

>>> gc.garbage # print all uncollectable objects

[] # empty

如果打印出任何不能回收的对象，则需进一步查找，确定循环引用链上哪个对象包含__del__方法。

下面应用1个例子来演示如何生成不能回收的对象：

from __future__ import print_function

import gc

'''

This snippet shows how to create a uncollectible object:

It is an object in a cycle reference chain, in which there is an object

with __del__ defined.

The simpliest is an object that refers to itself and with a __del__ defined.

> python uncollectible.py

======= collectible object =======

*** init, nr of referrers: 4

garbage: []

created: collectible: <__main__.one object="" at=""/>

nr of referrers: 5

delete:

*** __del__ called

*** after gc, nr of referrers: 4

garbage: []

======= uncollectible object =======

*** init, nr of referrers: 4

garbage: []

created: uncollectible: <__main__.one object="" at=""/>

nr of referrers: 5

delete:

*** after gc, nr of referrers: 5

garbage: [<__main__.one object="" at="">]

'''

def dd(*msg):

for m in msg:

print(m, end='')

print()

class One(object):

def __init__(self, collectible):

if collectible:

self.typ = 'collectible'

else:

self.typ = 'uncollectible'

# Make a reference to it self, to form a reference cycle.

# A reference cycle with __del__, makes it uncollectible.

self.me = self

def __del__(self):

dd('*** __del__ called')

def test_it(collectible):

dd()

dd('======= ', ('collectible' if collectible else 'uncollectible'), ' object =======')

dd()

gc.collect()

dd('*** init, nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))

dd(' garbage: ', gc.garbage)

one = One(collectible)

dd(' created: ', one.typ, ': ', one)

dd(' nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))

dd(' delete:')

del one

gc.collect()

dd('*** after gc, nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))

dd(' garbage: ', gc.garbage)

if __name__ == "__main__":

test_it(collectible=True)

test_it(collectible=False)

上面这段代码创建了2个对象：1个可回收、1个不可回收，它们都定义了__del__方法，唯一区别在于是否引用了自己（从而构成了引用环）。

如果在这个步骤发现了循环引用，则需进一步查出具体哪些引用关系造成了循环，进而破坏循环引用，最终让对象可回收。

objgraph 查找循环引用

# pip install objgraph

pyrasite-shell 11122

>>> import objgraph

>>> objgraph.show_refs([an_object], filename='sample-graph.png')

以上例子中，将在本地生成一个图片，描述可以由an_object引用到的关系图：

在这一步我们仍未找到不能回收的对象，排除一切原因后我们推测libc的malloc实现问题。

使用tcmalloc替代libc默认的malloc后问题最终得到修复。

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