В чем заключается основная проблема с памятью, описанная в статье?

Основная проблема заключается в значительном расхождении между общим потреблением памяти процессом (RSS), которое достигало 3 ГБ, и объёмом памяти, который инструмент tracemalloc показывал для объектов Python (180 МБ).

Почему стандартные инструменты диагностики были неэффективны?

Стандартные инструменты, такие как tracemalloc и gc.collect(), оказались неэффективными, потому что большая часть неучтённой памяти приходилась на нативные аллокации или особенности работы системного аллокатора, а не на объекты Python.

Какие риски несёт такая неучтённая память?

Неучтённая память может привести к превышению установленных лимитов контейнера и аварийному завершению работы процесса (OOMKilled), так как системные инструменты не могут определить её источник.

Технологии10 августа 2026 · 1 мин 0

Habr: Как найти утечку памяти, если RSS и tracemalloc расходятся в показаниях

В одном из недавних обсуждений на Habr разработчики столкнулись с проблемой значительного расхождения между общим потреблением памяти процессом (RSS) и объёмом, который показывал инструмент tracemalloc для объектов Python, что затрудняет выявление утечек.

Проблема проявлялась в том, что системное потребление памяти достигало 3 ГБ, приближаясь к установленному лимиту контейнера, в то время как специализированный инструмент tracemalloc фиксировал всего 180 МБ объектов Python. Это указывало на то, что большая часть неучтённой памяти приходилась на нативные аллокации или особенности работы системного аллокатора, а не на стандартные объекты Python.

Habr: Как найти утечку памяти, если RSS и tracemalloc расходятся в показаниях

Комментарии (0)

Ещё новости

Сбой мониторинга: четыре из семи VPN-узлов работали с ошибками, но отображались как активные

Разработчик создал компактный контроллер для управления двигателем Engeem

Создание декоративных изделий из PLA-пластика на 3D-принтере

Часто задаваемые вопросы