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# 500M pkl
with open(f'{abs_static_file_path}/pkl/wr_TURN.pkl', 'rb') as f:
wr_RIVER = pickle.load(f)
print(sys.getsizeof(wr_RIVER) / 1024 / 1024)
# result 160.00009155273438
服务器却用了 8G 内存。这是有什么说法吗？
一共三个 pkl 文件， 大概一共不到一个 G ， 全部运行 服务器 python 使用了 12 个 G 运行内存。
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Lockeysama 2022-09-29 16:20:47 +08:00  1
正常吧，反序列出来后变成各种数据类型、变量，Python 本身又是万物皆对象。。肯定大的
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lookStupiToForce 2022-09-29 16:34:45 +08:00 1
问一下，你打印 sys.getsizeof(wr_RIVER) / 1024 / 1024 底下的注释是 160.00009155273438 ，直接理解不应该只用了 160MB 内存嘛？ 8g 内存是你看 python 进程消耗看到的？
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jones2000 2022-09-29 20:36:05 +08:00
要想内存用的少用 c++。
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julyclyde 2022-09-30 08:34:13 +08:00
加载前后分别看一下 /proc/pid/smaps 做对比
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hhhhhh123 OP @lookStupiToForce 是的 进程看到是 8G 内存
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hhhhhh123 OP @lookStupiToForce 我理解也是应该是使用 160M 内存， 但是进程查看是用八个 G 就只是运行加载文件
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lookStupiToForce 2022-09-30 09:49:53 +08:00
@hhhhhh123 #7 简单点的方法你可以把 globals() 和 locals() 列出的对象都 getsize 看一下，是不是哪一个中间调用的包占了这么大内存
复杂点的方法你得上 memory profiler ，然后手动 import 一遍你 load 时可能用到的包（还是可以根据 global()和 locals()列出的项目进行 import ），看是哪一个包在调用的时候往内存里塞了大量占空间的静态变量 |
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pzhdfy 2022-09-30 11:06:02 +08:00
@hhhhhh123
不是这样算的 openjdk 还是 c++写的呢 需要按照 pod 这类 c/c++原生内存布局才能省空间 cpython 的都是一堆对象，对象相互引用，每个对象额外的 overhead 特别大。 举个简单的例子 java 里面 int[] 和 Intager[] 的内存占用和计算速度差很大 |
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wcsjtu 2022-09-30 14:49:50 +08:00
getsizeof 不会递归统计内存，你得到的只是最外层容器的内存占用值。自己写个函数去递归统计吧，这样的数据才是相对准确的
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