[18.0] queue_job: remove_db -> psycopg2.DatabaseError: out of memory for query result
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 22/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- postgresql, python
- Ambito
- backend, performance
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 271
- Fork
- 602
- Merge medio
- 4g 4h
- PR unite (30g)
- 6
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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