Как диагностировать и устранить высокое потребление памяти в Python веб-сервисе

Ответ

Для диагностики и устранения утечек или высокого потребления памяти в Python-приложениях используются специализированные инструменты и техники оптимизации.

Диагностика

Основной инструмент — профилировщики памяти. Они помогают отследить, какие объекты и участки кода занимают больше всего места.

tracemalloc: Встроенный модуль для отслеживания блоков памяти, выделенных Python. Позволяет найти точное место в коде, где была выделена память.

Пример использования:

import tracemalloc

# Запуск отслеживания
tracemalloc.start()

# ... код вашего приложения, который предположительно течет ...

# Создание снимка текущего состояния памяти
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()

# Вывод 10 строк кода, выделивших больше всего памяти
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
print("[ Top 10 memory-consuming lines ]")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

memory-profiler: Сторонняя библиотека для пошагового анализа потребления памяти функциями.

Основные причины и способы устранения

Неочищаемые глобальные объекты: Данные, которые добавляются в глобальные словари или списки и никогда не удаляются. Решение: Регулярно очищайте такие структуры или используйте кэши с ограниченным размером (например, functools.lru_cache).
Циклические ссылки: Объекты, ссылающиеся друг на друга, могут не удаляться сборщиком мусора. Решение: Используйте слабые ссылки с помощью модуля weakref.
Обработка больших данных в памяти: Загрузка целого файла или большого ответа от БД в одну переменную. Решение: Используйте генераторы и потоковую обработку (чанками), чтобы обрабатывать данные по частям.

Дополнительные техники оптимизации

Использование __slots__: Для классов с большим количеством экземпляров __slots__ позволяет значительно сократить потребление памяти, так как для каждого объекта не создается __dict__.
Выбор правильных структур данных: Для числовых данных используйте array.array или numpy вместо стандартных списков.