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labels method lead to memory leak

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
observability-sre

Línea de trabajo

Comienza con la reproducción proporcionada de tracemalloc e inspecciona el método labels utilizado por counter_a, comparándolo con counter_b.inc(). Confirma si las llamadas repetidas a labels provocan el crecimiento de memoria informado y, después, verifica que la fuga reproducida se haya resuelto sin cambiar el comportamiento normal del contador.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

bug

I find metrics in my celery task will lead to memory leak. And I reproduced this problem issue locally.

import tracemalloc
from prometheus_client import Counter

counter_a = Counter('request_count_a', 'request count to a', ['name'])
counter_b = Counter('request_count_b', 'request count to b')

tracemalloc.start()
for _ in range(10):
    counter_a.labels('a').inc()
    curr_mem, peak_mem = tracemalloc.get_traced_memory()
    print(f"curr mem: {curr_mem / 10**3} Kb, peak mem: {peak_mem / 10**3} Kb")

print("*****************************************")

for _ in range(10):
    counter_b.inc()
    curr_mem, peak_mem = tracemalloc.get_traced_memory()
    print(f"curr mem: {curr_mem / 10 ** 3} Kb, peak mem: {peak_mem / 10 ** 3} Kb")

It seems to be caused by the labels method. PS: prometheus-client==0.17.1
mem

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.4k
Forks
876
Merge medio
8 d 4 h
PR fusionados (30 d)
1

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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