如何手動釋放Python的記憶體

在上篇部落格中，提到了對乙個指令碼進行的多次優化。當時以為已經優化得差不多了，但是當測試人員測試時，我才發現，踩到了python的乙個大坑。

在上文的優化中，對每500個使用者，會進行一些計算並記錄結果在磁碟檔案中。原本以為這麼做，這些結果就在磁碟檔案中了，而不會再繼續占用記憶體；但實際上，python的大坑就是python不會自動清理這些記憶體。這是由其本身實現決定的。具體原因網上多有文章介紹，這裡就不copy了。

本篇部落格將貼乙個筆者的實驗指令碼，用以說明python確實存在這麼乙個不釋放記憶體的現象，然後提出乙個解決方案，即：先del，再顯式呼叫gc.collect().

指令碼和具體效果見下。

實驗環境一：win 7， python 2.7

from time import sleep, time
import gc
def mem(way=1):
print time()
for i in range(10000000):
if way == 1:
pass
else: # way 2, 3
del i
print time()
if way == 1 or way == 2:
pass
else: # way 3
gc.collect()
print time()
if __name__ == "__main__":
print "test way 1: just pass"
mem(way=1)
sleep(20)
print "test way 2: just del"
mem(way=2)
sleep(20)
print "test way 3: del, and then gc.collect()"
mem(way=3)
sleep(20)

執行結果如下：

test way 1: just pass 1426688589.47 1426688590.25 1426688590.25 test way 2: just del 1426688610.25 1426688611.05 1426688611.05 test way 3: del, and then gc.collect() 1426688631.05 1426688631.85

1426688631.95

對於way 1和way 2，結果是完全一樣的，程式記憶體消耗峰值是326772kb，在sleep 20秒時，記憶體實時消耗是244820kb；

對於way 3，程式記憶體消耗峰值同上，但是sleep時記憶體實時消耗就只有6336kb了。

實驗環境二： ubuntu 14.10， python 2.7.3

執行結果：

test way 1: just pass 1426689577.46 1426689579.41 1426689579.41 test way 2: just del 1426689599.43 1426689601.1 1426689601.1 test way 3: del, and then gc.collect() 1426689621.12 1426689622.8

1426689623.11

ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? see ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 s+ 14:39 0:03 python test_mem.py ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 s+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? see ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 s+ 14:39 0:03 python test_mem.py ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 s+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? see

ubuntu 9122 11.6 0.1 30956 5608 pts/1 s+ 14:39 0:05 python test_mem.py

結論：以上說明，當呼叫del時，其實python並不會真正release記憶體，而是將其繼續放在其記憶體池中；只有在顯式呼叫gc.collect()時，才會真正release記憶體。

進一步：

while ((1)); do ps -aux | sort -n -k5,6 | grep my_script; free; sleep 5; done

結果發現：記憶體並不會在每500個使用者一組執行完後恢復，而是一直持續消耗到僅存約70mb時，gc才好像起作用。本環境中，機器使用的是cloud instance，總記憶體2g，可用記憶體約為1g，本指令碼記憶體常用消耗是900m - 1g。換句話說，對於這個指令碼來說，gc並沒有立即起作用，而是在系統可用記憶體從1 - 1.2g下降到只剩70m左右時，gc才開始發揮作用。這點確實比較奇怪，不知道和該指令碼是在thread中使用的gc.collect()是否有關，或者是gc發揮作用原本就不是可控的。筆者尚未做相關實驗，可能在下篇部落格中繼續**。

但是，可以肯定的是，若不使用gc.collect(), 原指令碼將會將系統記憶體耗盡而被殺死。這一點從syslog中可以明顯看出。

如何手動釋放Python的記憶體

如何手動釋放Linux記憶體的方法

linux 手動釋放記憶體

linux手動釋放記憶體

如何手動釋放Python的記憶體

如何手動釋放Linux記憶體的方法

linux 手動釋放記憶體

linux手動釋放記憶體

相關推薦