应使用tracemalloc在测试函数内启停并过滤无关路径，而非pytest_runtest_makereport钩子或psutil RSS监控；CI中需禁用GC、fork插件及确保测试隔离。
pytest中用pytest_runtest_makereport钩子捕获测试前后内存快照
直接在钩子里做内存测量不可靠——因为钩子执行时机不保证在测试函数真正开始/结束的瞬间，容易漏掉初始化或清理阶段的分配。更稳的做法是把内存采样逻辑下沉到测试函数内部，再用钩子统一收集和比对。
实操建议：
- 用
tracemalloc（Python 3.4+ 内置）在setup_method或setUp里调用tracemalloc.start()，在teardown_method里调用tracemalloc.stop() - 避免在
pytest_runtest_makereport里调用tracemalloc.get_traced_memory()——此时trace可能已停，返回(0, 0) - 把统计结果存进
item._mem_stats = {...}这样的私有属性，供后续钩子读取
为什么不用psutil.Process().memory_info().rss做全程监控
它反映的是整个Python进程的物理内存占用，但测试间共享进程，前一个测试残留的对象、缓存、导入模块都会污染后一个测试的RSS值，导致误报“泄漏”。尤其在pytest -xvs跑单个测试时，RSS波动常达几MB，毫无参考价值。
适用场景仅限粗粒度排查：比如怀疑某个测试集整体吃内存，可配合--tb=no -q批量运行后看RSS趋势，但不能定位到具体函数或对象。
常见错误现象：psutil.Process().memory_info().rss在测试前后差值为正，但tracemalloc没发现新增追踪块——说明只是OS没及时回收页，不是Python层泄漏。
tracemalloc过滤噪音：只关注当前测试触发的新分配
默认tracemalloc会记录所有Python分配，包括第三方库初始化、pytest自身开销。必须过滤，否则top_stats(10)里全是pytest/python/importlib路径，看不出业务问题。
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实操建议：
- 启动时加
tracemalloc.start(25) # 25帧栈深度足够定位到test_*.py - 调用
tracemalloc.take_snapshot()后，用filter_traces排除无关路径：snapshot.filter_traces((tracemalloc.Filter(False, "*site-packages*"), tracemalloc.Filter(False, "*pytest*"))) - 对比两个snapshot时，用
stats = snapshot1.compare_to(snapshot2, "lineno")，优先看lineno而非filename，能准确定位到哪行代码新分配了内存
CI中稳定复现泄漏的关键：禁用GC + 单测隔离
本地跑不出来的泄漏，在CI里突然爆发，大概率是GC被干扰。Python的GC在多线程/子进程/信号中断下行为不稳定，而pytest默认启用--workers或某些插件会触发fork，导致tracemalloc状态错乱。
必须做的配置：
- CI命令加
--disable-warnings --tb=short -p no:forked，禁用pytest-forked等可能fork的插件 - 测试函数开头手动
import gc; gc.disable()，结尾gc.enable(); gc.collect()，确保所有引用计数归零后再拍快照 - 每个测试用独立
tmp_path和monkeypatch，避免os.environ、全局dict、缓存类实例跨测试存活
最容易被忽略的是：tracemalloc无法追踪C扩展分配的内存（如numpy array底层malloc），如果泄漏来自这类组件，得换valgrind --tool=memcheck或python -m memory_profiler配合@profile逐行标定。
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