【发布时间】:2016-11-16 11:11:41
【问题描述】:
我有一个使用 Python multiprocessing 模块生成多个工作人员的实用程序,我希望能够通过出色的 memory_profiler 实用程序跟踪他们的内存使用情况,它可以满足我的所有需求 - 特别是对内存使用情况进行采样随着时间的推移并绘制最终结果(我不关心这个问题的逐行内存分析)。
为了设置这个问题,我创建了一个更简单的脚本版本,它有一个分配内存的工作函数,类似于memory_profiler 库中给出的example。工人如下:
import time
X6 = 10 ** 6
X7 = 10 ** 7
def worker(num, wait, amt=X6):
"""
A function that allocates memory over time.
"""
frame = []
for idx in range(num):
frame.extend([1] * amt)
time.sleep(wait)
del frame
给定 4 个工作人员的顺序工作负载如下:
if __name__ == '__main__':
worker(5, 5, X6)
worker(5, 2, X7)
worker(5, 5, X6)
worker(5, 2, X7)
运行 mprof 可执行文件来分析我的脚本需要 70 秒,让每个工作人员一个接一个地运行。脚本,运行如下:
$ mprof run python myscript.py
生成以下内存使用图:
让这些工作程序与multiprocessing 并行运行意味着脚本将与最慢的工作程序一样慢(25 秒)。该脚本如下:
import multiprocessing as mp
if __name__ == '__main__':
pool = mp.Pool(processes=4)
tasks = [
pool.apply_async(worker, args) for args in
[(5, 5, X6), (5, 2, X7), (5, 5, X6), (5, 2, X7)]
]
results = [p.get() for p in tasks]
内存分析器确实可以工作,或者至少在使用mprof时没有错误,但结果有点奇怪:
快速浏览一下 Activity Monitor 会发现实际上有 6 个 Python 进程,一个用于mprof,一个用于python myscript.py,然后一个用于每个工作子进程。 mprof 似乎只是在测量 python myscript.py 进程的内存使用情况。
memory_profiler 库是高度可定制的,我非常有信心我应该能够捕获每个进程的内存,并可能使用库本身将它们写到单独的日志文件中。我只是不确定从哪里开始或如何接近这种级别的定制。
编辑
阅读mprof 脚本后,我确实发现了-C 标志,它总结了所有子(分叉)进程的内存使用情况。这导致了一个(大大改进的)图表如下:
但我正在寻找的是每个子进程随时间的内存使用情况,以便我可以在同一个图表上绘制所有工作人员(和主进程)。我的想法是让每个子进程memory_usage 写入不同的日志文件,然后我可以将其可视化。
【问题讨论】:
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如果有人感兴趣,这个问题正在 GitHub 上github.com/fabianp/memory_profiler/issues/118 与开发人员讨论。
标签: python python-multiprocessing memory-profiling