prometheus / prometheus/client_python
labels method lead to memory leak
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bug
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 4.4k
- Forks
- 876
- Merge medio
- 8 d 4 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Descripción
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
Guía de contribución
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 con la reproducción proporcionada de tracemalloc e inspecciona el método labels utilizado por counter_a, comparándolo con counter_b.inc(). Confirma si las llamadas repetidas a labels provocan el crecimiento de memoria informado y, después, verifica que la fuga reproducida se haya resuelto sin cambiar el comportamiento normal del contador.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- observability-sre
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 45/100