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这篇文章将为大家详细讲解有关Python内存泄漏和内存溢出的解决方法，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
一、内存泄漏
像Java程序一样，虽然Python本身也有垃圾回收的功能，但是同样也会产生内存泄漏的问题。
对于一个用 python 实现的，长期运行的后台服务进程来说，如果内存持续增长，那么很可能是有了“内存泄露”。
1、内存泄露的原因
对于 python 这种支持垃圾回收的语言来说，怎么还会有内存泄露？ 概括来说，有以下三种原因：
为什么循环引用的对象定义了__del__方法后collect就不起作用了呢？
gc模块最常使用的方法就是gc.collect()方法，使用collect方法对循环引用的对象进行垃圾回收。
如果我们在类中重载了__del__方法。__del__方法定义了在用del语句删除对象时除了释放内存空间以外的操作。
一般而言，在使用了del语句的时候解释器首先会看要删除对象的引用计数，如果为0，那么就释放内存并执行del方法。
在这里，首先del语句出现时本身引用计数就不为0（因为有循环引用的存在），所以解释器不释放内存；
再者，执行collect方法时应该会清除循环引用所产生的无效引用计数从而达到del的目的，对于这两个循环引用对象而言，
python无法判断调用它们的del方法时会不会要用到对方那个对象，比如在进行b.del()时可能会用到b._a也就是a，如果在那之前a已经被释放，那么就彻底GG了。
为了避免这种情况，collect方法默认不对重载了del方法的循环引用对象进行回收，而它们俩的状态也会从unreachable转变为uncollectable。由于是uncollectable的，自然就不会被collect处理，所以就进入了garbage列表。
2、内存泄露的诊断思路
无论是哪种方式的内存泄露，最终表现的形式都是某些 python 对象在不停的增长；因此，首先是要找到这些异常的对象。
3、诊断步骤
用到的工具： gc 模块和 objgraph 模块
gc模块 是Python的垃圾收集器模块，gc使用标记清除算法回收垃圾
objgraph 是一个用于诊断内存问题的工具
import gc import objgraph ### 强制进行垃圾回收 gc.collect() ### 打印出对象数目最多的 50 个类型信息 objgraph.show_most_common_types(limit=50)
4、检查统计信息，找到异常对象
运行加入诊断语句的服务程序，并将打印到屏幕上的统计信息重定向到日志中。运行一段时间后，就可以来分析日志，看看哪些对象在不停的增长。
比如，排查结果可能是：
一个多线程程序，多个线程作为生产者，一个线程作为消费者，通过将一个 tuple 对象送入异步队列进行通信。
由于消费者的处理速度跟不上生产者的速度，又没有进行同步， 导致异步队列中的对象越来越多。
二、内存溢出
1、内存溢出原因
2、内存溢出的解决方案
第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加)
第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误
第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置
重点排查以下几点：
第四步，使用内存查看工具动态查看内存使用情况
三、内存泄漏和内存溢出的区别
内存溢出是指向JVM申请内存空间时没有足够的可用内存了，就会抛出OOM即内存溢出。
内存泄漏是指，向JVM申请了一块内存空间，使用完后没有释放，由于没有释放，这块内存区域其他类加载的时候无法申请，
同时当前类又没有这块内存空间的内存地址了也无法使用，相当于丢了一块内存，这就是内存泄漏。
值得注意的是内存泄漏最终会导致内存溢出，很好理解，内存丢了很多最后当然内存不够用了。
关于Python内存泄漏和内存溢出的解决方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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