prometheus / prometheus/client_python

labels method lead to memory leak

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bug
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
mem

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. 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

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