prometheus / prometheus/client_python
labels method lead to memory leak
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 4.4k
- Forks
- 876
- Ø Merge
- 8 T. 4 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Beschreibung
I find metrics in my celery task will lead to memory leak. And I reproduced this problem issue locally.
import tracemalloc
from prometheus_client import Counter
counter_a = Counter('request_count_a', 'request count to a', ['name'])
counter_b = Counter('request_count_b', 'request count to b')
tracemalloc.start()
for _ in range(10):
counter_a.labels('a').inc()
curr_mem, peak_mem = tracemalloc.get_traced_memory()
print(f"curr mem: {curr_mem / 10**3} Kb, peak mem: {peak_mem / 10**3} Kb")
print("*****************************************")
for _ in range(10):
counter_b.inc()
curr_mem, peak_mem = tracemalloc.get_traced_memory()
print(f"curr mem: {curr_mem / 10 ** 3} Kb, peak mem: {peak_mem / 10 ** 3} Kb")
It seems to be caused by the labels method. PS: prometheus-client==0.17.1
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit der bereitgestellten tracemalloc-Reproduktion und untersuche die von counter_a verwendete labels-Methode, indem du sie mit counter_b.inc() vergleichst. Bestätige, ob wiederholte labels-Aufrufe das gemeldete Speicherwachstum verursachen, und überprüfe anschließend, dass der reproduzierte Leak behoben ist, ohne das normale Verhalten des Counters zu ändern.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- observability-sre
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100