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Question about st.cache_data TTL and Memory Cleanup

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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
35/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
静か
技術スタック
python
領域
documentation

調査の方向性

まず、issue で参照されている Streamlit の cache_data TTL と cache management のドキュメントを確認し、次に期限切れエントリとメモリクリーンアップについて記載された動作を追跡します。ドキュメントでバックグラウンドでの期限切れ処理、保持される Python メモリ、エントリごとの解放について説明されているかを確認します。明確で裏付けのある説明を追加するか、該当するドキュメントの不足箇所を特定できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

docs needs triage

Hi Streamlit Team,

I have a question about how st.cache_data works with ttl, specifically around memory cleanup.

For example:

@st.cache_data(ttl=3600)
def load_data():
...

Scenario
At 10:00 AM, User 1 calls the function.

The function caches a DataFrame of about 1 GB.

The cache TTL is 1 hour.

No one calls this function again until 4:00 PM.

What I observed
While monitoring my application’s memory usage, I noticed that even though the TTL had expired several hours earlier, the process memory did not decrease. For example, after the cached DataFrame increased the application’s memory to around 1 GB, the memory usage stayed close to 1 GB instead of dropping after the TTL expired.

This made me wonder:

Is this the expected behavior?

Does Streamlit have any background process that automatically removes expired cache entries from memory, or are expired entries only cleaned up when the cached function is called again?

If a cache entry has expired, is it removed from Streamlit’s cache while the underlying Python memory is still retained? If so, is there a recommended way to release or reclaim that memory?

I looked into the available cache management options, including:

max_entries

st.cache_data.clear()

function_name.clear()

However, none of these seem ideal for my use case.

Using max_entries across many cached functions would increase cache evictions, leading to more cache misses and recomputation, which impacts page performance.

Similarly, st.cache_data.clear() or function_name.clear() removes all cached entries (globally or for a function), which isn’t practical in a production application where other users may still be relying on those cached results.

Is there a recommended approach for releasing memory used by expired cache entries without clearing the entire cache or aggressively limiting the cache size?

I also tested the behavior with a second user.

At 4:00 PM, User 2 called the same cached function with different input parameters.

The function created a new cached result of approximately 800 MB.

I expected the old cache entry to be released and the application’s memory usage to settle around 800 MB. Instead, the process memory increased from about 1 GB to approximately 1.8 GB, which suggests that the earlier cached data was still occupying memory while the new cache entry was added.

Is this also the expected behavior? If so, when is the memory used by an expired cache entry actually released?

I’d appreciate any clarification on how TTL expiration and memory management are intended to work internally.

Thank you!

主要言語
JavaScript
スター
178
フォーク
708
平均マージ
1日 12時間
マージ済み PR（30日）
12

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