labels method lead to memory leak
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
提供されたtracemallocの再現コードから始め、counter_aが使用するlabelsメソッドを調べて、counter_b.inc()と比較します。labelsの呼び出しを繰り返すと報告されたメモリ増加が発生するか確認し、その後、通常のカウンターの動作を変更せずに再現されたリークが解消されていることを検証します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 4.4k
- フォーク
- 876
- 平均マージ
- 8日 4時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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