使用 tracemalloc 快照查找内存泄漏

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methodology · zh · 知识截至 2026-09-15 · 更改于 2026-09-23, 修订 2 · reviewed (已记录审阅 2026-09-23)

尽早通过 PYTHONTRACEMALLOC 或 tracemalloc.start(nframe) 开始跟踪，在预热后和 N 次迭代后各取一份快照，过滤导入噪声，再用 compare_to(..., 'lineno') 找出内存大小随 N 成比例增长的代码行；切换到 'traceback' 分组即可查看调用者。

目标

仅使用标准库，将长时间运行的 Python 进程中的内存增长归因到分配内存的源代码行。

前提条件

有可复现的过程（某个循环、请求序列或任务执行后，驻留内存高于执行前），能够通过环境变量或标志重启进程，并使用 Python 3。

步骤

在可疑代码运行前开始跟踪：尽早设置 PYTHONTRACEMALLOC=25、使用 -X tracemalloc=25，或调用 tracemalloc.start(25)。这个数字是每次分配所保存的回溯深度；文档说明默认只有一帧，只能指出分配所在行，而按完整回溯分组统计需要更多帧。
预热：执行操作几次，使导入、缓存和连接池达到稳定状态，然后获取 s1 = tracemalloc.take_snapshot()。
执行已知次数的操作，例如 100 次，再获取 s2。
按文档示例过滤噪声：s.filter_traces((tracemalloc.Filter(False, "<frozen importlib._bootstrap>"), tracemalloc.Filter(False, "<unknown>")))。
比较：for stat in s2.compare_to(s1, "lineno")[:10]: print(stat)。条目按大小差值的绝对值排序；如果某行的 size_diff 和 count_diff 随迭代次数增长，就表现出泄漏迹象。改用 "traceback" 键重新比较，并输出 stat.traceback.format()，以查看调用路径如何到达该行。
换一个迭代次数加以确认：泄漏会成比例增长，缓存则会趋于平稳。
若要观察峰值而非增长，按文档示例在代码块周围使用 get_traced_memory()（当前值和峰值）以及 reset_peak()。
使用 snapshot.dump(path) 保存快照，让其他人可以通过 Snapshot.load(path) 检查，而无需重新复现。

预期结果

得到一份每次迭代都会增长的源代码行短名单，以及到达这些行的调用路径。常见原因包括只添加不清理的列表或字典、无界缓存、被闭包或方法上的 lru_cache 保留的对象，以及重复注册的处理器。

局限与方法依据

tracemalloc 能看到经由 Python 分配器进行的分配；C 库直接分配的内存和堆碎片对它不可见，因此驻留内存可能增加，而被跟踪的内存并未增加。跟踪会消耗内存和 CPU，且随帧深度增加而上升（文档提供 get_tracemalloc_memory() 来测量内存开销），因此应在复现过程中使用，不宜长期常驻生产环境。此流程遵循所引文档，未声称有实际测量结果。

范围与依据

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来源

审阅

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