问题分析内存泄漏是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory(OOM)那就是内存溢出。内存溢出也就是内存不够用，在测试环境没有大量用户请求的场景下基本上很难出现oom，大部分应用都是上线生产环境遇到内存溢出，java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space问题。问题发生应用内存溢出，服务器基本宕机，对业务造成较大影响，从日志定
对于一个用 python 实现的，长期运行的后台服务进程来说，如果内存持续增长，那么很可能是有了“内存泄露”。
最近在我的项目中，就出现了内存持续增长的情况，goolge 了一下，发现 [url=http://www.lshift.net/blog/2008/11/14/tracing-python-memory-leaks]Tracing Python
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2023-08-09 19:46:08
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一、 内存泄漏python 本身虽然也有垃圾回收的功能， 但是同样也会产生内存泄漏问题；
对于一个python实现的，长期运行的后台服务进程来说，如果内存持续增长，则很可能是有了 “内存泄漏” 。内存泄漏原因：有以下三种原因：1 所用到C语言开发的底层模块中出现了内存泄漏；
2 代码中用到了全局的list， dict或者其他容器， 不停的往这些容器中插入对象， 而忘记了在使用完之后进行删除回收
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原创
2023-05-18 12:17:01
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1，什么是垃圾回收机制？垃圾回收机制（简称GC）是Python解释器自带一种机，专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间2，为什么要用垃圾回收机制？程序运行过程中会申请大量的内存空间，而对于一些无用的内存空间如果不及时清理的话会导致内存使用殆尽（内存溢出），导致程序崩溃，因此管理内存是一件重要且繁杂的事情，而python解释器自带的垃圾回收机制把程序员从繁杂的内存管理中解放出来。3，堆区与栈区
现象：在压测的过程中，服务消耗的内存不断飙升，使用的内存大大超过了它可能消耗的内存大小首先是内存泄漏的几个可能原因：1、存在循环引用，gc不能释放；
2、存在全局对象，该对象不断的变大，占据内存；
3、使用了c或者c++扩展，扩展内存溢出了；1、首先检查代码，把代码中可能发生内存小泄漏的地方全部修改下、代码中没有调用c或者c++的扩展库 2、查看下gc是否被禁止了import gc
gc
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2023-08-09 20:09:38
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内存管理与垃圾回收机制48.哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？内存溢出:你申请了10个字节的内存,但写入了大于10个字节的数据会导致内存溢出内存溢出原因：1.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；2.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；3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；4.使用的第三方软件中的BUG；5.启动参数内存
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2023-08-09 23:36:51
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我们知道，计算机的内存是有限的，我们让计算机帮我们干活，也就是处理数据，这些数据会占用计算机的内存，那么如果不合理的使用有限的内存，很快就会内存占满，导致计算机干不动活了。在我们让计算机帮我们跑程序的时候，会进行大量的数据存储和计算，占用的内存空间，如果不及时的清理，那么就会出现内存泄露（我看有的文章或者视频说是内存溢出，但是我觉得不是，内存泄露就是申请的内存空间没有被释放，导致一直占着这个坑，不
Python 程序在运行的时候，需要在内存中开辟出一块空间，用于存放运行时产生的临时变量；计算完成 后，再将结果输出到永久性存储器中。如果数据量过大，内 存空间管理不善就很容易出现 OOM（out of memory）， 俗称爆内存，程序可能被操作系统中止。 内存泄漏也不是指你的内存在物理上消失了，而是意味着 代码在分配了某段内存后，因为设
python 内存泄漏定位不同的语言有不同定位的方式。对于golang 而言。pprof 工具已经足够了。C，C++，java 更是有自身的监控定位机制。这里单单阐述python的 内存泄漏。观察首先 我们可以从监控工具上看到内存的异常告警。于是开始定位是什么问题导致的。登录到具体容器上。ps -auxf 查看具体是哪个进程导致的内存暴涨。(一般也就是单服务容器)定位思路业务侧定位最近新上线的代码
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2023-06-30 11:52:20
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Python 程序在运行的时候，需要在内存中开辟出一块空间，用于存放运行时产生的临时变量；计算完成后，再将结果输出到永久性存储器中。如果数据量过大，内存空间管理不善就很容易出现 OOM（out of memory），俗称爆内存，程序可能被操作系统中止。而对于服务器，这种设计为永不中断的系统来说，内存管理则显得更为重要，不然很容易引发内存泄漏。什么是内存泄漏呢？这里的泄漏，并不是说你的内存出现了信息
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2023-08-07 17:37:37
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如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序，那么你可能会看到下面这样的情况：而如果你用的系统是 Windows，那么可能电脑直接就卡死了。但是，调试这种 OOM(Out of Memory)的问题有时候是非常困难的，因为你不知道代码哪个地方会导致内存泄露。但是如果你运行程序进行调试，程序又会中途被杀掉或者直接卡死系统。如果我们有办法看到程序里面每一个函数占用的内存
最近线上某台虚拟机隔三差五就会挂掉，通过业务日志基本上排查到每次出错都源于某一个请求。于是对该请求展开排查。1，先确认罪魁祸首：执行该请求之前之前的虚拟机memory和python进程占用的资源：执行一次该请求之后的资源占用情况：python占用的资cpu在服务执行过程中会有所提升，但是请求结束后，cpu可以恢复到执行之前的水平；而VIRT，RES，内存占比却有显著提升，且执行完成后并未下降。多次
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2023-09-14 22:25:16
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记一次 Python 内存泄漏的排查背景上周使用我的python web框架开发的第二个项目上线了，但是没运行几天机器内存就报警了，8G内存使用了7G，怀疑有内存泄漏，这个项目提供的功能就是一堆机器学习模型，对历史数据进行训练，挑选出最优的5个模型，用作未来数据的预测，所以整个项目有着数据量大，运行时间长的特点，就是把策略的离线工作搬到了线上。定位内存泄漏第一步：确定是否有内存泄漏上pympler
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2023-06-20 23:23:41
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# JavaScript递归函数导致内存溢出
在JavaScript中，递归函数是一种非常有用的技术，用于解决问题，特别是涉及树形结构的数据或者需要遍历所有可能性的情况。然而，递归函数也可能会导致内存溢出的问题，尤其是在处理大规模数据时。
## 什么是内存溢出
内存溢出是指程序在申请内存时，没有足够的内存可供使用，通常是由于无限递归或者内存泄漏导致。在JavaScript中，由于语言的特性，
Python内存溢出存在循环引用，gc不能释放；存在全局对象，该对象不断的变大，占据内存；使用了c或者c++扩展，扩展内存溢出了；有时候使用pykafka， pykafka的balancedconsumer类有个参数queued_max_messages。
这个参数的意思balancedconsumer会为每个分区缓存消息，默认一个分区是2000条。
如果一条消息是1M，只有一个分区的话，就缓存了
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2023-05-23 20:49:24
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问题描述在运行python程序时，随运行时间增长，内存疯狂增加，直至运行内存爆满，出现以下错误：RuntimeError: CUDA out of memory.解决方法：1.在模型验证和测试前加上【with torch.no_grad():】这句话。with torch.no_grad(): # 加上这句话
for ts_batch in train_gaussian_loader:
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2023-06-27 22:16:38
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# 如何实现Python循环内存溢出
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现循环内存溢出。但是，在开始之前，我们需要明确一件事情：内存溢出是一种错误，并且在正常情况下应该尽量避免。循环内存溢出是一种编程错误，通常是由于无限循环或者无限递归引起的。因此，我们应该在编写代码时特别小心，避免这种情况的发生。
## 实现步骤
在开始编写代码之前，让我们先来总结一下实现
原创
2023-09-05 08:39:15
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文章目录python 多线程简介Python中使用线程的两种方式1、函数式示例2、线程模块示例线程同步示例线程优先级队列（ Queue）【暂时没用到，没仔细看】示例其他threading.Thread类1、最简单的线程程序2、while 循环内的线程3、线程退出方法 python 多线程简介多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处
# Python中的内存溢出问题及解决方案
在使用Python进行开发时，程序员常常会遇到内存溢出（Out Of Memory，OOM）的问题。当程序试图使用超出系统可用内存的资源时，内存溢出就会发生。这对于数据处理、图像处理、大规模计算等任务尤为常见。在本文中，我们将探讨内存溢出的原因及其解决方案，并通过代码示例来说明。
## 1. 什么是内存溢出？
内存溢出是当程序向操作系统请求更多内存
1：变量不是盒子，应该把变量视作便利贴。变量只不过是标注，所以无法阻止为对象贴上多个标注。标注就是别名：>>> a = [1, 2, 3]>>> b =a>>> a.append(4)>>>b[1, 2, 3, 4]下面的代码中，lewis 和 charles 是别名，即两个变量绑定同一个对象。而 alex 不是 charle
