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

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. 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

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