C Unpickler memory leak when unpickling big geojsons
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 77.2k
- Fork
- 35.9k
- Chỉ số merge pull request
- Chỉ số pull request đang chờ
Mô tả
Bug report
Bug description:
I noticed that the pickle.load method leaves more memory allocated than just the size of the returned object when unpickling geojson dictionaries.
I initially noticed the leak in my docker container running on x86. Here is a code snippet that reproduced the problem for me on M1 MacOS Sonoma (python 3.11.9).
import io
import pickle
import psutil
process = psutil.Process()
to_pickle = {
"type": "FeatureCollection",
"crs": {"properties": {"name": "EPSG:4326"}, "type": "name"},
"features": [
{
"type": "Feature",
"id": f"id{idx}",
"properties": {
"str_prop": f"str_var{idx}",
"int_prop": idx,
"bool_prop": bool(idx % 2),
"none_prop": None,
"float_prop": float(idx),
},
}
for idx in range(9000)
],
}
b = pickle.dumps(to_pickle)
del to_pickle
print(
f"Initial memory usage: {round(int(process.memory_info().rss / 1024) / 1024, 3)}MiB"
)
pickle.Unpickler(io.BytesIO(b)).load()
print(
f"After 1st unpickle memory usage: {round(int(process.memory_info().rss / 1024) / 1024, 3)}MiB"
)
for i in range(1000):
pickle.Unpickler(io.BytesIO(b)).load()
print(
f"Final memory usage: {round(int(process.memory_info().rss / 1024) / 1024, 3)}MiB"
)
CPython versions tested on:
3.11
Operating systems tested on:
Linux, macOS
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách chạy trình tái hiện Python được cung cấp trên các phiên bản CPython bị ảnh hưởng và so sánh bộ nhớ sau các lần gọi lặp lại pickle.Unpickler(...).load(). Theo dõi đường dẫn C Unpickler được sử dụng cho các dictionary lồng nhau này; hoàn tất khi việc unpickling lặp lại không còn để phần bộ nhớ dư thừa đã được báo cáo ở trạng thái đã cấp phát và đã thêm một bài kiểm thử hồi quy cho trường hợp này.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- c, python
- Lĩnh vực
- backend, performance
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100