python程序記憶體撐大了下不去，只能手動重啟釋放記憶體，這麼坑爹的事情你遇到過嗎？哪家記憶體分配器強？結果一目了然。
線上程序目前都是使用原生的python記憶體分配器（pymalloc），在正常的情況下表現還算穩定，但如果來了一波類似於武神壇或者天下第一的比武大會，為手機瞬間帶來了10倍於平時的流量，一陣狂虐之後，python程序占用的記憶體被撐大就下不去了。關於python的記憶體不釋放問題，可以參考一下這兩篇文章：python記憶體不釋放原理，python memory management and tcmalloc。
為了解決記憶體洩漏的問題，我專門使用了三種編譯方式去編譯python2.7直譯器
以下分別使用pymalloc、without-pymalloc、tcmalloc測試1千萬個object的list記憶體釋放情況（注：預設使用python2.7）。
cpu4 qemu virtual cpu version 2.1.0
記憶體15g
作業系統核心
linux onlinegame-229-88 3.2.0-4-amd64 #1 smp debian 3.2.60-1+deb7u1 x86_64 gnu/linux
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import os
import gc
import time
class
test:
def__init__
(self):
self.name = "haha"
defrun
(): l =
begin = time.time()
for i in xrange(10000000):
end = time.time()
print
'cost:%s' %(round(end-begin,3))
input_str = raw_input('\nrun: ')
if __name__=="__main__":
print
"pid:%s" %os.getpid()
input_str = raw_input('\nstart')
run()
input_str = raw_input('\nready to collect')
gc.collect()
input_str = raw_input('\ncollected.')
pymalloc
without-pymalloc
tcmalloc
list物件數量
10000000
10000000
10000000
平均消耗時間
21.379s
21.199s
20.53s
run呼叫期間記憶體占用
3.6g
3.6g
3.6g
run結束後記憶體占用
2.7g
23m8224b
collect後的記憶體占用
2.7g
23m8224b
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