记一次python 内存泄漏问题及解决过程
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2020-12-24
11:19:35
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记一次记一次python 内存泄漏问题及解决过程内存泄漏问题及解决过程
最近工作中慢慢开始用python协程相关的东西，所以用到了一些相关模块，如aiohttp, aiomysql, aioredis等，用的过程中也碰到的很多问题，
这里整理了一次内存泄漏的问题
通常我们写python程序的时候也很少关注内存这个问题（当然可能我的能力还有待提升），可能写c和c++的朋友会更多的考虑这个问题，但
是一旦我们的python程序出现了
内存泄漏的问题，也将是一件非常麻烦的事情了，而最近的一次代码中也碰到了这个问题，不过好在最后内存溢出不是我代码的问题，而是所
用到的一个包出现了内存的问题，下面我通过一个简单的代码模拟出内存的问题，然后也会将解决的过程描述一下，希望能帮助到遇到同样问
题的朋友。
一、复现问题一、复现问题
其实这次主要是在使用aiohttp写一个接口的时候出现的问题，其实复现出问题非常容易，我们实现一个简单的接受post请求接口的服务端，然
后实现一个并发的客户端来访问这个接口，来查看内存的情况
注意： 这个问题是在一个包的特定版本出现的：multidict==4.5.1,我在整理这个文章2个小时前作者已经修复了这个问题发布了4.5.2版本，已经修
复了内存的问题，并且我也进行了测试验证
服务端代码：
from aiohttp import web
async def hello(request):
return web.json_response(await request.json())
app = web.Application()
app.add_routes([web.post('/', hello)])
web.run_app(app)
客户端代码：
import asyncio
import aiohttp
async def foo(times):
data = {'foo': 1}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for x in range(times):
resp = await session.post('http://localhost:8080', json=data)
if not x % 100:
print(await resp.json())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(foo(100000))
loop.close()
因为我的代码是在linux上跑的，或者mac上我们都可以通过htop非常方面的实时查看我们程序内存的占用情况，我们先将服务端启动，查看一
下我们此时的内存情况可以看到占用的
非常少，当我们打开客户端之后，再次观察我们可以看到内存不断增长，及时我们客户端运行完毕内存也不会降低。
当客户端结束之后的内存：
如果客户端不停止的话内存会一直涨，最后的结果就是把你的系统内存吃完，然后被系统杀掉你的进程。
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