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这是一个创建于 598 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我发现 import pymongo 就会占用 6M 内存。 我有 100 个独立运行的脚本，如果他们都需要 import pymongo ，那么就会产生 100*6=600M 内存。 可以实现一个 import 缓存，独立运行的脚本都可以优先复用缓存的包，缓存没有才重新导包。 想问问这个 import 缓存能实现吗
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maocat 2023-04-11 19:06:56 +08:00 via iPhone
按需加载 from pymongo import xxx
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yingxiangyu 2023-04-11 19:16:20 +08:00
独立运行没办法共享吧，如果是直接用多进程应该是可以共享的
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passerby233 2023-04-11 19:19:37 +08:00
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duke807 2023-04-11 19:21:35 +08:00 via Android
你试了没有？确定不同进程 import 同一个库，该库的可执行代码的部分没有共用？
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ChenJHua OP @maocat 尝试了一下，__init__.py 里面就 import 了所有了，从 pymongo 导部分东西也会占用这么大
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ChenJHua OP @yingxiangyu 这样对我的改动太大了，太多脚本了
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ClericPy 2023-04-11 19:46:22 +08:00
麻烦, 自己倒腾个 ipc 算了, 就几行原生代码, 我是照抄官网的 asyncio 和 struct 自己搭个 Unix domain socket 就完事了, 你这情况都用不着这么复杂, 我那是抗上万并发用的
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ChenJHua OP @passerby233 感谢你的帮助，这种只能对同一个脚本生效。无法满足我的需求
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ChenJHua OP @ClericPy 不太明白这和 IPC 有啥关系。我这边尝试初始化了一片共享内存出来，import pymongo 想保存到共享内存里面需要序列化，其他地方要想复用需要从共享内存序列化回来，但是序列化回来后还是会占用 6M 内存
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Varchar 2023-04-11 19:58:45 +08:00
可以通过使用 Python 的 importlib 和 sys 模块来实现 import 缓存。可以将已经导入的模块对象存储在一个字典中，每次导入模块时先检查该字典中是否已经存在该模块对象，如果存在则直接使用该对象，否则重新导入并将导入结果存储到字典中。以下是一个简单的实现示例：
```python import importlib import sys module_cache = {} def import_module(module_name): if module_name in module_cache: return module_cache[module_name] module = importlib.import_module(module_name) module_cache[module_name] = module return module # 使用示例 pymongo = import_module('pymongo') ``` 使用该 import_module 函数代替直接导入 pymongo 模块即可实现 import 缓存。 以上答案来自于 deflash.ai. 😄 |
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Varchar 2023-04-11 19:59:16 +08:00
我没尝试啊，能不能用，楼主自己试。
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ClericPy 2023-04-11 20:08:39 +08:00
@ChenJHua 就是不直接使用 pymongo 对象, 改远程调用或者跨进程... 那个对象本来就一大堆内置方法, 内存省不了多少的, 做个 HTTP 的接口封装一下也行. 一般情况下脚本都不允许直连数据库, 你们可能要求不严格.
其实我说的就是走远程过程调用相关的事情, 有点跑题了. 你一百个脚本走一百个进程, 实际上 python 解释器运行时候 builtins 也占用 20 多 MB 了, 节省那 6MB 实际意义不大, 缓存的包你跨进程没法共享, 你说的序列化什么的实际上又新建了一遍对象. 这些脚本可以考虑从多进程转到多线程里面, 就可以共享连接池了. 现在看到一大堆脚本就头疼, 刚换的工作掉进脚本地狱里了, 所有东西都面向过程毫无抽象逻辑, 怀念有 azkaban 管理的上一份工作 |
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ChenJHua OP @ClericPy 明白你意思了，但是我改不动，走远程过程调用改动太大了。我也头秃，现在要做内存优化，抠到极致了，只能抠这个了，多线程或者多进程对我改动也很大，所以比较头秃
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ClericPy 2023-04-11 20:38:43 +08:00
@ChenJHua 我之前把东西跑 hadoop 上也天天优化内存, 你这优化个 6MB 就很伪需求了... Serverless 一般最小规格都 128MB 了, pymongo 导入就这么大, 用精确导入具体对象的方式呢? 然后手动 gc.collect 什么的. 真抠啊
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akira 2023-04-11 21:43:24 +08:00
你同时跑 100 个进程也要能跑的过来才行吧。。与其在内存这么抠，还不如看下怎么更合理的调度，降低同时跑的数量
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whitewinds 2023-04-12 00:21:24 +08:00
你 100 个独立脚本，运行就要 100 个 python 解释器进程，进程之间内存隔离。或者你单独起一个 pymongo 的服务进程，其他脚本进程用 IPC 调它。
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009694 2023-04-12 00:40:07 +08:00 via iPhone  7
大家提了这么多方法，op 就只一句话：没法改。 既然没法改那优化什么内存啊😂
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omgr 2023-04-12 08:03:48 +08:00 1
一句话，这么在意内存占用就 RIIR （ x
- 考虑性价比，内存白菜价了，时间和人力成本更贵，真不够不如加内存 - 解决需要 100 个独立脚本的问题 - 使用 memray 找到短板，6M 的 pymongo 真的是大头吗，先上 python3.11 看看 |
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roundgis 2023-04-12 09:06:55 +08:00 via Android 1
用 golang or rust 重寫吧
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linggaoyuan123 2023-04-12 09:09:31 +08:00
ipc 改不了，那就改脚本啊，把一百个脚本缩小到 50 个，不就优化一半了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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vicalloy 2023-04-12 09:13:44 +08:00
Varchar 的答案完全不可行。Python 本身就会提供 import 缓存，这么做完全是画蛇添足。如果你自己无法分别 AI 给的答案是否正确，建议不要直接发上来。
对于这个需求比较奇怪的一个点是，为啥会需要这么多个独立的脚本，而且还都需要常驻内存。 |
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ChenJHua OP @ClericPy 我只是举个例子，实际很多这些 import 。精确导入就看库实现的咋样了，精确导入我尝试了也是一样的资源占用的
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ruanimal 2023-04-12 09:42:33 +08:00
加内存啊，现在内存这么便宜。。。
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featureoverload 2023-04-12 09:43:21 +08:00
100 个“脚本程序”，600MB 内存，优化个 X 。
有用的软件，直接按 32GB ，64GB ，128GB 考虑。 没有用的软件，“过早优化是万恶之源”。 |
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ChenJHua OP @whitewinds 好的，谢谢大佬建议
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yinmin 2023-04-12 09:44:17 +08:00 via Android
这个问题无解，除非合并到 1 个进程，用线程 /协程跑多任务。
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ChenJHua OP @linggaoyuan123 也有点道理，我这边尝试一下合并，谢谢大佬建议
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ChenJHua OP @featureoverload 我只是举个例子，看看能不能优化独立脚本重复导包的内存占用。不早了，资源都没了
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baobao1270 2023-04-12 09:48:59 +08:00
上微服务
不是让你真的上微服务，但是用微服务的思想解决这个问题 比如你可以把程序拆解为两个部分，一个部分是其余代码，另一个部分是调用 pymango 的代码 然后两个程序通过一些方式进行通信，比如 Unix Domain ，比如 gRPC ，比如 HTTP ，或者简单的读写文件也可以 你的 pymongo 可以单个进程运行，也可以开多个，比如 5 个，但是不需要 100 个那么多 你的其余代码进程可以 100 个同时运行 你可以用消息队列，或者生产者-消费者模型，来管理调度 |
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featureoverload 2023-04-12 09:57:35 +08:00
@ChenJHua “优化独立脚本重复导包的内存占用” 针对这个问题而言。
如果脚本是一次性执行的。那么可以在父进程（死循环的那个程序） 1. 先 import pymongo; 2. 然后 os.fork 3. 子进程中：import {脚本}; {脚本}.run() 4. 脚本运行完退出子进程 从 LINUX(*nix)来说，父进程和子进程的“读”内存是共享的。而 import 的包显然是用来“读”的。 所以从原理上，逻辑推导是可以做到共享的。 但是 python 不是编译的直接在 LINUX 系统上直接运行的二进制可执行程序。 而是通过 cpython 这个二进制程序解释运行的。 所以实际能不能共享父进程和子进程的内存，要看具体实现，我没有实验过。 ------------- 如果是我要解决这个问题的话，我会从上面的思路做试验测试看看会不会“优化独立脚本重复导包的内存占用”。 |
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wuwukai007 2023-04-12 10:22:17 +08:00
建议上 celery ，控制 celery 的 worker 数量，worker 内执行脚本
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raptor 2023-04-12 10:26:11 +08:00 1
说实话，就 600M 这点内存费这事干嘛，直接加内存不就完了么？又不是 600G……
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wangxin13g 2023-04-12 10:30:19 +08:00
你省的这 600m 内存成本远远不如下一个接手这个项目的人浪费的工时值钱
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CloveAndCurrant 2023-04-12 10:38:39 +08:00
说实话，如果真心在意这点内存，就换语言，换 golang ，可以优先对部分占内存较大的业务进行切换
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anjiannian 2023-04-12 11:47:22 +08:00 via Android
写个 apiserver 提供 mongo 服务，脚本发请求就好了
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mokiki 2023-04-12 13:03:38 +08:00
Linux 内核有压缩去重的功能，自己编译内核试试。
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txy3000 2023-04-12 13:25:34 +08:00 via Android
600m 要不考虑升级一下配置？
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fgwmlhdkkkw 2023-04-12 13:49:30 +08:00
@CloveAndCurrant 这跟语言有什么关系？你就是用汇编，不一样的进程也是各自独立的内存啊
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zagfai 2023-04-12 14:45:13 +08:00
这个本质是复用问题，内存中可以复用的东西多得去了，全部尽可能复用的话，你 10G 系统跑起来可能都没几百 M ，
现在是内存不值钱，所以大家都拼命摊开来烧内存，而不是努力复用 |
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houzhiqiang 2023-04-12 14:50:08 +08:00
不应该最多是 cpu 核心数个进程或者乘 2 个进程吗？为什么需要 100 个？
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raymanr 2023-04-12 14:57:50 +08:00
直接给领导说优化不了, 要么完蛋, 要么你加内存
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Oilybear 2023-04-12 16:22:47 +08:00
如果是单独一个进程的话 import 的是有缓存机制的，但是本身就是 600 个进程...我想不到什么好的方法？把访问 mongo 的部分抽出来做一个 work ，其他的进程使用 socker 或者什么请求这个 work 调用，然后等完拿结果？
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lambdaq 2023-04-12 17:24:20 +08:00
import 不能实现，你得改造成 master - worker 才行。
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winglight2016 2023-04-13 08:56:07 +08:00
真是诡异的优化思路，正常思路不是应该做 100 个脚本的重构吗？
为什么看到脚本里都有相同的 import 语句就认为可以重用，目的还是节约 600M 内存？ 想节约内存就不要用 python 这种解释型语言啊？ |
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CloveAndCurrant 2023-04-13 10:22:09 +08:00
@fgwmlhdkkkw 这和进程当然关有系，单进程 Python 这种万物皆对象的语言就是比 golang 占用内存多，golang 没有线程锁，也不用开那么多进程。自然用的就是内存少。
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fgwmlhdkkkw 2023-04-13 10:38:01 +08:00
@CloveAndCurrant 杠还是你杠
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CloveAndCurrant 2023-04-13 10:43:24 +08:00
@fgwmlhdkkkw 没有你会杠，也没有你懂，别人都不知道“不一样的进程也是各自独立的内存”，就你知道😂😂😂😂
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linggaoyuan123 2023-04-16 22:11:08 +08:00
另外我不了解 pymongo 这个咋实现的..是包了一层 mongodb 的库?这个包的这个是静态库所以才会这样?
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linggaoyuan123 2023-04-16 22:12:01 +08:00
如果是这样,那改称动态库不就好了.
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mayli 2023-05-06 04:41:49 +08:00 via Android
Py 本身的原因不好弄 除非你抽象一个框架出来，然后脚本走 rpc. 这样应该是这种共享内存的最优解
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