MagicStack / MagicStack/asyncpg
Memory leak with Pool usage
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 8.1k
- Forks
- 468
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
* **asyncpg version**: 0.27
* **PostgreSQL version**: 14
* **Do you use a PostgreSQL SaaS? If so, which? Can you reproduce
the issue with a local PostgreSQL install?**: no
* **Python version**: 3.8, 3.10 and 3.11
* **Platform**: docker images python:3.x-slim-buster
* **Do you use pgbouncer?**: no
* **Did you install asyncpg with pip?**: yes
* **Can the issue be reproduced under both asyncio and
[uvloop](https://github.com/magicstack/uvloop)?**: only asyncio
When we use a Pool, the memory usage of our process keeps increasing slowly with the number of queries. After 1000 queries, it is ~10MB and this increases with the number of queries executed on connections acquired from the pool. This remains after the max_inactive_connection_lifetime has passed with no activity, with explicit garbage collection and even after we close the pool. We can reproduce this with a psutil measurement and observe it in production. When we replace the usage of Pool with our own creation/cleanup of asynpg Connections, the issue dissapears.
Pool created with the following arguments:
```
asyncpg.create_pool(
max_inactive_connection_lifetime=300,
command_timeout=30,
min_size=0,
max_size=5
)
```
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza en el punto de entrada asyncpg.create_pool con los argumentos del pool indicados y reproduce el aumento gradual de memoria utilizando la medición de psutil descrita. Compara las conexiones del pool con conexiones directas de asyncpg, también después de max_inactive_connection_lifetime, de una recolección de basura explícita y del cierre del pool. La tarea estará terminada cuando la reproducción ya no muestre un aumento relacionado con el número de consultas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- postgresql, python
- Área
- databases
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 35/100