python内存泄露的原因

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内存泄漏:你使用malloc或new向 内存申请了一块内存空间,但没有用free以及delete对该块内存进行释放,造成程序失去了对该块内存的控制。

python内存泄露的原因

内存泄漏

指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,失去了对该段内存的控制,因而造成了内存的浪费。

导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。有 del() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。

通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数,并根据返回值是否为 0 来判断是否内存泄漏

常发性内存泄漏

发生内存泄漏的代码会被多次执行到,每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。

偶发性内存泄漏

发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境,偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。

一次性内存泄漏

发生内存泄漏的代码只会被执行一次,或者由于算法上的缺陷,导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如,在类的构造函数中分配内存,在析构函数中却没有释放该内存,所以内存泄漏只会发生一次隐式内存泄漏

程序在运行过程中不停的分配内存,但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏,因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序,需要运行几天,几周甚至几个月,不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以,我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。

内存溢出原因:

内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据;

集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,产生了堆积,使得JVM不能回收;

代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体;

使用的第三方软件中的BUG;

启动参数内存值设定的过小。

内存溢出的解决方案:

第一步,修改JVM启动参数,直接增加内存。(-Xms,-Xmx参数一定不要忘记加。)

第二步,检查错误日志,查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。

第三步,对代码进行走查和分析,找出可能发生内存溢出的位置。

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