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labels method lead to memory leak

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bug
主要语言
Python
星标
4.4k
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876
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30 天内合并 PR
1

描述

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

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调研方向

从提供的 tracemalloc 复现开始,检查 counter_a 使用的 labels 方法,并将其与 counter_b.inc() 进行比较。确认重复调用 labels 是否会导致报告中的内存增长,然后验证在不改变计数器正常行为的情况下,复现出的内存泄漏已得到解决。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

评估

技术栈
python
领域
observability-sre
Issue 类型
缺陷
难度
3/5
预计耗时
1-2 天
活跃度
停滞
描述清晰度
基本清楚
新手友好度
45/100

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