我們使用Python和它的數(shù)據(jù)處理庫套件(如panda和scikiti -learn)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理時(shí)候，可能使用了大量的計(jì)算資源。如何監(jiān)視程序的內(nèi)存使用情況就顯得尤為重要。

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1. 詢問操作系統(tǒng)

跟蹤內(nèi)存使用情況的最簡單方法是使用操作系統(tǒng)本身。您可以使用top來提供您在一段時(shí)間內(nèi)使用的資源的概述?；蛘?，如果您想要現(xiàn)場檢查資源使用情況，您可以使用ps命令：

$ ps -m -o %cpu,%mem,command  
%CPU %MEM COMMAND  
23.4  7.2 python analyze_data.py  
 0.0  0.0 bash 

m標(biāo)志指示ps按照進(jìn)程使用最多內(nèi)存的順序顯示結(jié)果。o標(biāo)志控制顯示每個(gè)進(jìn)程的哪些屬性——在本例中是使用的CPU百分比、消耗的系統(tǒng)內(nèi)存百分比和正在執(zhí)行的進(jìn)程的命令行。CPU百分比將一個(gè)完整的CPU核心計(jì)算為100%的使用率，因此如果您有一個(gè)4核的機(jī)器，可能會(huì)看到總計(jì)高達(dá)400%的CPU使用率。還有其他輸出選項(xiàng)用于顯示其他進(jìn)程屬性，以及用于控制顯示哪些進(jìn)程的ps的其他標(biāo)志。

結(jié)合一些創(chuàng)造性的shell腳本，可以編寫一個(gè)監(jiān)視腳本，使用ps跟蹤任務(wù)的內(nèi)存使用情況。

2. tracemalloc

Python解釋器的操作中有大量的hooks，可以在Python代碼運(yùn)行時(shí)用于監(jiān)視和內(nèi)省。pdb使用這些鉤子來提供調(diào)試;覆蓋率也使用它們來提供測試覆蓋率。tracemalloc模塊還使用它們來提供一個(gè)了解內(nèi)存使用情況的窗口。

tracemalloc是在Python 3.4中添加的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫模塊，它跟蹤Python解釋器分配的每個(gè)單獨(dú)的內(nèi)存塊。tracemalloc能夠提供關(guān)于運(yùn)行Python進(jìn)程中內(nèi)存分配的非常細(xì)粒度的信息:

import tracemalloc 
 
tracemalloc.start() 
my_complex_analysis_method() 
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory() 
print(f"Current memory usage is {current / 10**6}MB; Peak was {peak / 10**6}MB") 
tracemalloc.stop() 

調(diào)用tracemplugin .start()啟動(dòng)跟蹤進(jìn)程。在進(jìn)行跟蹤時(shí)，您可以詢問分配了哪些內(nèi)容的詳細(xì)信息;在本例中，我們只要求當(dāng)前和峰值內(nèi)存分配。調(diào)用tracemplugin .stop()將刪除hook并清除已經(jīng)收集的任何跟蹤。

不過，這種程度的細(xì)節(jié)是要付出代價(jià)的。tracemalloc將自己深深地注入到正在運(yùn)行的Python進(jìn)程中——正如您所預(yù)期的那樣，這會(huì)帶來性能損失。在我們的測試中，我們觀察到在運(yùn)行分析時(shí)使用tracemalloc的速度下降了30%。在分析單個(gè)進(jìn)程時(shí)，這可能是可以的，但在生產(chǎn)中，您確實(shí)不希望僅僅為了監(jiān)視內(nèi)存使用情況而降低30%的性能。

3. 抽樣

幸運(yùn)的是，Python標(biāo)準(zhǔn)庫提供了另一種觀察內(nèi)存使用情況的方法—resource模塊。resource模塊為程序分配的資源提供基本控制，包括內(nèi)存使用:

import resource 
usage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss 

getrusage()的調(diào)用返回程序所使用的資源。常量RUSAGE_SELF表示我們只對(duì)這個(gè)進(jìn)程使用的資源感興趣，而不是它的子進(jìn)程。返回的對(duì)象是一個(gè)結(jié)構(gòu)，它包含一系列操作系統(tǒng)資源，包括CPU時(shí)間、信號(hào)、上下文切換等;但就我們的目的而言，我們感興趣的是maxrss——最大駐留集大小——它是進(jìn)程當(dāng)前在RAM中持有的內(nèi)存量。

但是，與tracemalloc模塊不同的是，資源模塊不隨時(shí)間跟蹤使用情況—它只提供點(diǎn)采樣。因此，我們需要實(shí)現(xiàn)一種方法來隨時(shí)間對(duì)內(nèi)存使用情況進(jìn)行采樣。

首先，我們定義一個(gè)類來執(zhí)行內(nèi)存監(jiān)控：

import resource 
from time import sleep 
 
class MemoryMonitor: 
    def __init__(self): 
        self.keep_measuring = True 
 
    def measure_usage(self): 
        max_usage = 0 
        while self.keep_measuring: 
            maxmax_usage = max( 
                max_usage, 
                resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss 
            ) 
            sleep(0.1) 
 
        return max_usage 

在這個(gè)類的實(shí)例上調(diào)用measure_usage()時(shí)，它將進(jìn)入一個(gè)循環(huán)，每0.1秒測量一次內(nèi)存使用情況。將跟蹤內(nèi)存使用量的任何增加，并在循環(huán)退出時(shí)返回最大內(nèi)存分配。

但是什么告訴循環(huán)退出呢?我們?cè)谀睦镎{(diào)用被監(jiān)視的代碼?我們?cè)趩为?dú)的線程中完成。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 
 
 
with ThreadPoolExecutor() as executor: 
    monitor = MemoryMonitor() 
    mem_thread = executor.submit(monitor.measure_usage) 
    try: 
        fn_thread = executor.submit(my_analysis_function) 
        result = fn_thread.result() 
 
    finally: 
        monitor.keep_measuring = False 
        max_usage = mem_thread.result() 
 
    print(f"Peak memory usage: {max_usage}") 

ThreadPoolExecutor為提交要在線程中執(zhí)行的任務(wù)提供了一種方便的方法。我們向執(zhí)行程序提交兩個(gè)任務(wù)——監(jiān)視器和my_analysis_function(如果分析函數(shù)需要額外的參數(shù)，可以通過提交調(diào)用傳入它們)。對(duì)fn_thread.result()的調(diào)用將被阻塞，直到分析函數(shù)完成并獲得其結(jié)果，此時(shí)我們可以通知監(jiān)視器停止并獲得最大內(nèi)存。try/finally模塊確保了如果分析函數(shù)拋出異常，內(nèi)存線程仍然會(huì)被終止。

使用這種方法，我們可以有效地隨時(shí)間對(duì)內(nèi)存使用情況進(jìn)行抽樣。大部分工作將在主分析線程中完成;但是每0.1秒，監(jiān)視器線程就會(huì)被喚醒，進(jìn)行一次內(nèi)存測量，如果內(nèi)存使用量增加就將其存儲(chǔ)，然后返回睡眠狀態(tài)。

英文原文：

https://medium.com/survata-engineering-blog/monitoring-memory-usage-of-a-running-python-program-49f027e3d1ba