首先介绍下怎么发现的吧, 线上的项目日志是通过 logging 模块打到 syslog 里, 跑了一段时间后发现 syslog 的 UDP 连接超过了 8W, 没错是 8 W. 主要是 logging 模块用的不对
我们之前有这么一个需求, 就是针对每一个连接日志输出当前连接的信息, 所以每一个 连接就创建了一个日志实例, 并分配一个 Formatter, 创建日志实例为了区分其他连接 所以我就简单粗暴的用了当前对象的 id 来作为日志名称:
import logging class Connection(object): def __init__(self): self._logger_name = "Connection.{}".format(id(self)) self.logger = logging.getLogger(self._logger_name)
当然测试环境是开 DEBUG, 开 DEBUG 就不会往 syslog 里打, 所以不会出现 UDP 连接数 过多, 也就不会知道有内存泄露的, 我们来看看这样为什么会导致内存泄露, 首先看看 getLogger 的代码:
def getLogger(name=None): """ Return a logger with the specified name, creating it if necessary. If no name is specified, return the root logger. """ if name: return Logger.manager.getLogger(name) else: return root
主要调用了 Logger.manager.getLogger, 这个函数有下面一段代码片段
if name in self.loggerDict: rv = self.loggerDict[name] if isinstance(rv, PlaceHolder): ph = rv rv = (self.loggerClass or _loggerClass)(name) rv.manager = self self.loggerDict[name] = rv self._fixupChildren(ph, rv) self._fixupParents(rv) else: rv = (self.loggerClass or _loggerClass)(name) rv.manager = self self.loggerDict[name] = rv self._fixupParents(rv)
logging 模块为了保证同一个名称引用同一个日志实例,所以就把所有的日志实例全部存 在了一个 loggerDict 的字典里, 所以除非程序退出, 创建的日志实例引用是不会释放的, 所以日志实例里的 handlers 也不会释放. 之前我又用的对象的 id 来作为日志名称 的一部分, 所以 SyslogHandler 创建的 UDP 连接就一直被占用导致了过多的 UDP 连接.
为了解决这个问题我在连接关闭的时候加入了如下代码:
logging.Logger.manager.loggerDict.pop(self._logger_name) self.logger.manager = None self.logger.handlers = []
按说只加上上面第一行的代码就应该释放了, 但是没有, 所以又有了第三行代码, SyslogHandler 才最终释放, 这个问题暂时还不知道为什么, 还需要再查查.
2015-03-30 更新 如果日志名称是以 . 分隔, logging 模块则会将最后一部分作为日志名, 并往上去寻找 父 Logger, 如果找不到则创建 PlaceHolder 对象作为父, 并引用 Logger.
比如创建的 Logger 名称为 a.b.c, 那么实际的名称则为 c, 并将 b 作为 c 的父, a 作为 b 的 父, 如果没有该名称的 Logger 则创建 PlaceHolder 对象作为代替, PlaceHolder 会创建对当前 Logger 的引用. 所以需要被回收的日志对象名称里不应包含 .

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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