当 Celery 检索结果时，Python 迅速泄漏内存答案

【问题标题】：Python rapidly leaking memory when Celery retrieves results当 Celery 检索结果时，Python 迅速泄漏内存
【发布时间】：2019-07-10 19:24:28
【问题描述】：

我为将任务添加到我的 Celery 队列而编写的脚本正在泄漏内存（到了内核在 20 分钟后终止进程的程度）。在这个脚本中，我只是重复执行相同的 300 个任务，每 60 秒（在 while True: 内）。

传递给任务的参数makeGroupRequest()是包含字符串的字典，根据hpy和objgraph，字典和字符串也是内存中不可控制的增长。我在循环的连续迭代中包含了下面 hpy 的输出。

我已经为此花费了几天时间，但考虑到循环之间没有重复使用任何内容，我无法理解为什么内存会不受控制地增长。如果我跳过任务的检索，内存似乎不会泄漏（因此实际上是 .get() 调用正在泄漏内存）。如何确定发生了什么以及如何阻止增长？

这是正在执行的代码的概要。我正在使用 rpc:// 后端。

while True:

    # preparation is done here to set set up the arguments for the tasks (processedChains)

    chains = []

    for processedChain in processedChains:

        # shorthanding
        supportingData = processedChain["supportingDataAndCheckedGroups"]

        # init the first element, which includes the supportingData and the first group
        argsList = [(supportingData, processedChain["groups"][0])]

        # add in the rest of the groups
        argsList.extend([(groupInChain,) for groupInChain in processedChain["groups"][1:]])

        # actually create the chain
        chain = celery.chain(*[makeGroupRequest.signature(params, options={'queue':queue}) for params in argsList])

        # add this to the list of chains
        chains.append(chain)

    groupSignature = celery.group(*chains).apply_async()

    # this line appears to cause a large increase in memory each cycle
    results = groupSignature.get(timeout = 2 * acceptableLoopTime)

    time.sleep(60)

这是hpy 在连续运行时的输出：

循环 2：

Partition of a set of 366560 objects. Total size = 57136824 bytes.
 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0  27065   7 17665112  31  17665112  31 dict (no owner)
     1 122390  33 11966720  21  29631832  52 unicode
     2  89133  24  8291952  15  37923784  66 str
     3  45448  12  3802968   7  41726752  73 tuple
     4    548   0  1631072   3  43357824  76 dict of module
     5  11195   3  1432960   3  44790784  78 types.CodeType
     6   9224   3  1343296   2  46134080  81 list
     7  11123   3  1334760   2  47468840  83 function
     8   1414   0  1274552   2  48743392  85 type
     9   1414   0  1240336   2  49983728  87 dict of type

循环 3：

 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0  44754   9 29240496  37  29240496  37 dict (no owner)
     1 224883  44 20946280  26  50186776  63 unicode
     2  89104  18  8290248  10  58477024  74 str
     3  45455   9  3803288   5  62280312  79 tuple
     4  14955   3  2149784   3  64430096  81 list
     5    548   0  1631072   2  66061168  83 dict of module
     6  11195   2  1432960   2  67494128  85 types.CodeType
     7  11122   2  1334640   2  68828768  87 function
     8   1402   0  1263704   2  70092472  88 type
     9   1402   0  1236976   2  71329448  90 dict of type

【问题讨论】：

每个任务返回什么？可能是您的任务返回的值太大，生产者无法重新使用。
每个任务都在构建一个字典，然后将该字典附加到一个列表并返回该列表（该列表被传递给链中的下一个任务）。我刚刚打印出返回值的大小，它在给定周期内从 ~539 字节增长到 ~12890 字节（即第一个任务完成的返回值为 539 字节，最后一个任务的返回值为 12890 字节）。我不应该沿着链手动传递结果吗？我已经完成了另一个脚本并且没有内存泄漏。如何测试您的猜测是否正确？

标签： python memory-leaks rabbitmq celery rpc

【解决方案1】：

原来这是 Celery 中的一个错误。切换到memcache 后端完全解决了内存泄漏。希望issue 将在后续版本中得到解决。

【讨论】：