Python流程控制常用工具详解-创新互联

在我们的工作中，我们使用ddagent ver。5作为收集工具，收集和报告托管服务器的性能指标，并对ddagent进行一定程度的定制。经过多次功能迭代，发现一批在线运行时间长的托管服务器占用了太多内存。分析问题机器上进程树中每个节点的占用情况，可以看出ddagent集合进程的内存占用仍然很高。

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我们将学习最基本的流程控制工具，比如

if 条件判断for 循环while 循环

作为保证业务系统稳定运行的监控组件，存在内存泄漏，这自然是非常严重的，所以我们开始了我们的“故障排除之旅”。

if-elif-else 判断

Python流程控制常用工具详解

分析

有很多工具可以分析和导出Python程序的内存状态。在这里，我们使用pyrasite，它可以附加到正在运行的Python程序，生成内存快照，并检查当前哪些对象类型占用了多少内存，并从大到小排序。

使用命令非常简单： pyrasite-memory-viewer ，同时会生成一份快照文件： /tmp/pyrasite--objects.json。

由于无法提供真实的生产数据，下面提到的所有数据都来自问题版本在测试环境中运行12小时后的采样。

在pyrasite提供的Cui视图中，我们可以清楚地看到字典类型的对象实例占用的内存最多，达到3.4mb，有6621个实例：

Python流程控制常用工具详解

while 循环

While循环也是一种常见的循环方式。这种循环通常以循环体类或条件方式结束。它不可能无限期地进行下去。

Python流程控制常用工具详解

对于泄漏情况，我们有以下事实和猜测：

一个或多个位置持续创建空字典对象，并且无法回收它们，从而导致内存泄漏内存泄漏量随时间而增加。在索引收集业务中，泄漏很可能是在每个收集过程中引起的，并在间隔期之后重复触发我们看不到当前依赖的ddagent版本存在尚未关闭的相关问题，这可能是在我们的定制过程中引入的错误

[
 [
 [".../embedded/lib/python2.7/threading.py",774,"__bootstrap","self.__bootstrap_inner()"],
 [".../embedded/lib/python2.7/threading.py",801,"__bootstrap_inner","self.run()"],
 [".../modules/monitor/bot/schedule.py",51,"run","task.run()"],
 [".../modules/monitor/bot/task.py",50,"run","super(RepeatTask, self).run()"],
 [".../modules/monitor/bot/task.py",18,"run","self.check()"],
 [".../modules/monitor/checks/collector.py",223,"wrapper","_check.run()"],
 [".../modules/monitor/checks/__init__.py",630,"run","self._roll_up_instance_metadata()"],
 [".../modules/monitor/checks/__init__.py",498,"_roll_up_instance_metadata","dict((k, v) for (k, v) in self._instance_metadata))"],
 [".../modules/monitor/tracer.py",33,"__init__","self.trace_info = traceback.extract_stack()"]
 ],
 [
 [".../embedded/lib/python2.7/threading.py",774,"__bootstrap","self.__bootstrap_inner()"],
 [".../embedded/lib/python2.7/threading.py",801,"__bootstrap_inner","self.run()"],
 [".../modules/monitor/bot/schedule.py",51,"run","task.run()"],
 [".../modules/monitor/bot/task.py",50,"run","super(RepeatTask, self).run()"],
 [".../modules/monitor/bot/task.py",18,"run","self.check()"],
 [".../modules/monitor/checks/collector.py",223,"wrapper","_check.run()"],
 [".../modules/monitor/checks/__init__.py",630,"run","self._roll_up_instance_metadata()"],
 [".../modules/monitor/checks/__init__.py",498,"_roll_up_instance_metadata","dict((k, v) for (k, v) in self._instance_metadata))"],
 [".../modules/monitor/tracer.py",33,"__init__","self.trace_info = traceback.extract_stack()"]
 ],
 [
 [".../embedded/lib/python2.7/threading.py",774,"__bootstrap","self.__bootstrap_inner()"],
 [".../embedded/lib/python2.7/threading.py",801,"__bootstrap_inner","self.run()"],
 [".../modules/monitor/bot/schedule.py",51,"run","task.run()"],
 [".../modules/monitor/bot/task.py",50,"run","super(RepeatTask, self).run()"],
 [".../modules/monitor/bot/task.py",18,"run","self.check()"],
 [".../modules/monitor/checks/collector.py",223,"wrapper","_check.run()"],
 [".../modules/monitor/checks/__init__.py",630,"run","self._roll_up_instance_metadata()"],
 [".../modules/monitor/checks/__init__.py",498,"_roll_up_instance_metadata","dict((k, v) for (k, v) in self._instance_metadata))"],
 [".../modules/monitor/tracer.py",33,"__init__","self.trace_info = traceback.extract_stack()"]
 ],
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