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我在django-storages运行时遇到了使用 S3Boto 后端的内存泄漏问题default_storage.exists()

我在这里关注文档：http: //django-storages.readthedocs.org/en/latest/backends/amazon-S3.html

这是我的设置文件的相关部分：

DEFAULT_FILE_STORAGE = 'storages.backends.s3boto.S3BotoStorage'

这是我重复这个问题的方法：

./manage.py shell

from django.core.files.storage import default_storage

# Check default storage is right
default_storage.connection
>>> S3Connection:s3.amazonaws.com

# Check I can write to a file
file = default_storage.open('storage_test_2014', 'w')
file.write("does this work?")
file.close()
file2 = default_storage.open('storage_test_2014', 'r')
file2.read()
>>> 'does this work?'

# Run the exists command
default_storage.exists("asdfjkl") # This file doesn't exist - but the same thing happens no matter what I put here - even if I put 'storage_test_2014'

# Memory usage of the python process creeps up over the next 45 seconds, until it nears 100%
# iPython shell then crashes
>>> Killed

我想到的唯一潜在问题是我的 S3 存储桶中有 93,000 个项目 - 我想知道 .exists 是否只是下载整个文件列表以进行检查？如果是这样的话，肯定还有别的办法吗？不幸的是 sorl-thumbnail 在生成新缩略图时使用了这个 .exists() 函数，这导致缩略图生成非常慢。

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更新（2017 年 1 月 23 日）

为避免这种情况，您可以preload_metadata=False在创建时简单地通过Storage，或AWS_PRELOAD_METADATA = False在设置中设置。

感谢@r3mot 在评论中提出这个建议。

原始答案

其实是因为S3BotoStorage.exists调用了S3BotoStorage.entries，如下：

    @property
    def entries(self):
        """
        Get the locally cached files for the bucket.
        """
        if self.preload_metadata and not self._entries:
            self._entries = dict((self._decode_name(entry.key), entry)
                                for entry in self.bucket.list(prefix=self.location))

处理这种情况的最好方法是子类S3BotoStorage如下：

from storages.backends.s3boto import S3BotoStorage, parse_ts_extended


class MyS3BotoStorage(S3BotoStorage):
    def exists(self, name):
        name = self._normalize_name(self._clean_name(name))
        k = self.bucket.new_key(self._encode_name(name))
        return k.exists()

    def size(self, name):
        name = self._normalize_name(self._clean_name(name))
        return self.bucket.get_key(self._encode_name(name)).size

    def modified_time(self, name):
        name = self._normalize_name(self._clean_name(name))
        k = self.bucket.get_key(self._encode_name(name))
        return parse_ts_extended(k.last_modified)

您只需将此子类放在应用程序的一个模块中，并通过设置模块中的虚线路径引用它。这个子类的唯一缺点是每次调用 3 个重写方法中的任何一个都会产生一个 Web 请求，这可能没什么大不了的。

于 2014-01-14T19:10:05.737 回答