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labels method lead to memory leak

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
3/5
Tempo estimado
1-2 dias
Facilidade para iniciantes
45/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python
Domínio
observability-sre

Direção de pesquisa

Comece com a reprodução fornecida usando tracemalloc e inspecione o método labels usado por counter_a, comparando-o com counter_b.inc(). Confirme se chamadas repetidas a labels causam o crescimento de memória relatado e, em seguida, verifique se o vazamento reproduzido foi resolvido sem alterar o comportamento normal do contador.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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

Linguagem predominante
Python
Estrelas
4.4k
Forks
876
Merge médio
8d 4h
PRs com merge (30d)
1

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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