Python内存泄漏排查实战：代码对比与工具分析

在Python应用程序开发中，内存泄漏是一个常见的问题，特别是在高并发或长时间运行的服务中。这篇《填坑总结：python内存泄漏排查小技巧》是由lutianfei在华为云社区分享的经验。文章详细讲述了在实际工作中遇到的一个内存泄漏问题的排查过程。 问题背景是服务在13号升级后，从23号开始内存持续上升，且在重启实例后上升速度加快。尽管服务在A、B两种不同芯片的环境中部署，大部分预处理和后处理代码是共用的，但仅B芯片出现了内存泄漏警告，A芯片表现正常。这表明问题可能与新版本代码或者特定的二方库有关。 排查思路分为两个阶段： 1. **研究新旧源码及二方库依赖差异**： - 作者首先通过Git历史和BeyondCompare工具对比了两个版本的源代码，重点关注了A、B芯片的独立部分，未发现明显的异常。 - 在二方库层面，使用`piplist`命令比较了镜像包中的依赖，发现只有pytz时区工具的版本有变化。尽管怀疑它可能导致内存泄漏，但在初步分析后暂时排除了这一可能性。 2. **监测新旧版本内存变化差异**： - 接下来，作者利用Python内存检测工具如pympler、objgraph和tracemalloc来监控内存使用情况。`objgraph`被用来查看全局类型数量和增量变化，为了便于长期跟踪，作者将其结果导出到CSV文件中，这样可以清晰地观察内存使用的变化趋势。 通过这两个思路，作者试图找出内存泄漏的具体原因。虽然第一条路径（源码和二方库）没有直接找到问题，但通过监控内存变化，可能有助于识别哪些部分的代码或库可能是问题的关键。在实际排查过程中，可能会结合性能分析工具、内存转储、线程状态分析等手段，以更全面的方式定位问题。 这篇文章提供了一套实用的Python内存泄漏排查方法，包括代码对比、依赖管理以及内存监控工具的运用，对于开发者和运维人员在面对类似问题时具有很高的参考价值。