[18.0] queue_job: remove_db -> psycopg2.DatabaseError: out of memory for query result
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 22/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Active
- Stack technique
- postgresql, python
- Domaine
- backend, performance
Piste de recherche
The traceback points to initialize_databases in queue_job/jobrunner/runner.py (around line 403), which iterates a cursor over every queue_job row, and to remove_db in queue_job/jobrunner/channels.py (around line 1139), which copies _jobs_by_uuid into a list. Read how the job loading query is built and how the channel manager stores jobs. Done means the runner survives a backlog of millions of pending jobs without loading them all into memory, ideally with a test or a reproduction script that shows the memory use.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Module
queue_job
Describe the bug
2026-11-01 13:40:47,969 147583 ERROR ? odoo.addons.queue_job.jobrunner.runner: exception: sleeping 5s and retrying
--
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/src/metricwise/oca/queue/queue_job/jobrunner/runner.py", line 502, in run
self.initialize_databases()
File "/usr/local/src/metricwise/oca/queue/queue_job/jobrunner/runner.py", line 403, in initialize_databases
for job_data in cr:
psycopg2.DatabaseError: out of memory for query result
2026-11-01 13:40:47,972 147583 WARNING ? odoo.addons.queue_job.jobrunner.runner: error closing database odoo
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/src/metricwise/oca/queue/queue_job/jobrunner/runner.py", line 390, in close_databases
self.channel_manager.remove_db(db_name)
File "/usr/local/src/metricwise/oca/queue/queue_job/jobrunner/channels.py", line 1139, in remove_db
for job in list(self._jobs_by_uuid.values()):
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
MemoryError
>>> env.cr.execute('SELECT state, count(*) FROM queue_job GROUP BY state')
>>> env.cr.fetchall()
[('done', 81056), ('enqueued', 1), ('failed', 150), ('pending', 4009271), ('wait_dependencies', 3)]
To Reproduce
Affected versions: 18.0.3.1.3
Steps to reproduce the behavior:
- Queue up several million jobs.
- Attempt to run them.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 271
- Forks
- 602
- Merge moyen
- 4 j 4 h
- PR mergées (30 j)
- 6
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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