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最近用pycURL写了一个工具,注册账号用的。写是写好了,但是发现内存占用超大。40个线程运行一天跑到了3.7G的内存。
于是着手调查这个问题。
调查方法就是用python的gc啦。
关于python gc的特性神马的我就不赘述了,google都能搜到一大坨。
最后是发现pycURL的使用中的一个地方导致了循环引用,再加上我写了析构方法,于是就杯具了。。
def __init__(self):
...
self._crawler = pycurl.Curl()
...
self._crawler.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, self._get_res)
...
def __del__(self):
self._crawler.close()
def _get_res(self, data):
self._response += data
就是这样。。于是就好了。。这个类引用的pycurl.Curl对象,pycurl.Curl对象又引用了这个类里的_get_res方法。。。
破解这个循环也不是很方便就可以的,最后还是用了在perform前指定局部变量
def visit(self, ...):
b = StringIO.StringIO()
self._crawler.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, b.write)
...
self._crawler.perform()
self._response = b.getvalue()
...
-.-
比较一下
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
13020 huang.sh 15 0 5821m 3.7g 4784 S 0.0 47.3 3:22.22 /usr/local/bin/python2.6 -O -m captcha.regmachine.register
上面是优化前的运行状况,40线程
下面是优化后的运行状况,50线程
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
21702 huang.sh 15 0 953m 112m 4776 S 0.0 1.4 3:34.11 /usr/local/bin/python2.6 -O -m captcha.regmachine.register
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原文地址:http://www.cnblogs.com/destim/p/5448021.html