python - 在 Python 中跟踪内存泄漏（多处理）

Question

我有一个multiprocessing泄漏内存的应用程序。但是，泄漏不在主进程中（根据Dowser和top），而是在子进程中。有什么方法可以在子进程上使用 Dowser（或类似工具）来跟踪泄漏？如果没有，它如何追踪它？

更新：我花了很多时间尝试使用heapy和gnibbler 的代码，但我找不到泄漏。然后我在主进程中停止了cherrypy，并在子进程中启动了另一个（使用Dowser）。但几分钟后，CherryPy 将停止监听端口...... :( 所以我仍在寻找更好的主意。

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我发现memory_profiler非常易于使用，但我不确定它如何与多处理交互，因为我从未使用过该模块。有关其他 Python 分析器的提及，请参阅此答案以获取该线程中的简短解释和其他答案。

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我已经通过使用muppy找到了内存泄漏（在外部 C 库中）- 很棒的工具，我希望我能早点找到它！谢谢大家的回答。

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我发现了一些应该证明很有帮助的帖子。还没有时间消化其中的所有信息，但我想我会发布链接并让您也可以查看它们。

Marius Gedminas 有两篇关于在 Python 测试套件中寻找 memleaks 的文章。他正在使用内置模块gc和inspect简单地将对象图作为 csv 文件转储到磁盘上，因此该方法即使对于应用程序也应该工作得很好mp。

我会在今天晚些时候有时间的时候调查一下我自己。

更新

objgraphMarius 将他的测试平台作为一个名为(链接)的开源项目发布。它跟踪gc对象引用，但允许您打印出有用的信息，例如在函数调用后添加了多少个哪种类型的实例，并且它允许您查看对象的完整引用链。

这些文档很容易解释，我看不出它不能与mp应用程序一起工作的原因。

但是，如果您的内存泄漏来自某些底层 c 库，那么这可能对您没有帮助。至少它应该让您知道泄漏在哪里。如果它不在您的 python 代码中，那么您可能必须重构您的代码，以便您可以在主进程中运行相关的 c 库并使用Valgrind之类的东西来检测泄漏。

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