最近工作中慢慢開始用python協程相關的東西，所以用到了一些相關模塊，如aiohttp, aiomysql, aioredis等，用的過程中也碰到的很多問題，這里整理了一次內存泄漏的問題

通常我們寫python程序的時候也很少關注內存這個問題（當然可能我的能力還有待提升），可能寫c和c++的朋友會更多的考慮這個問題，但是一旦我們的python程序出現了

內存泄漏的問題，也將是一件非常麻煩的事情了，而最近的一次代碼中也碰到了這個問題，不過好在最后內存溢出不是我代碼的問題，而是所用到的一個包出現了內存的問題，下面我通過一個簡單的代碼模擬出內存的問題，然后也會將解決的過程描述一下，希望能幫助到遇到同樣問題的朋友。

一、復現問題

其實這次主要是在使用aiohttp寫一個接口的時候出現的問題，其實復現出問題非常容易，我們實現一個簡單的接受post請求接口的服務端，然后實現一個并發的客戶端來訪問這個接口，來查看內存的情況

注意： 這個問題是在一個包的特定版本出現的：multidict==4.5.1,我在整理這個文章2個小時前作者已經修復了這個問題發布了4.5.2版本，已經修復了內存的問題，并且我也進行了測試驗證

服務端代碼：

from aiohttp import webasync def hello(request): return web.json_response(await request.json())app = web.Application()app.add_routes([web.post('/', hello)])web.run_app(app)

客戶端代碼：

import asyncioimport aiohttpasync def foo(times): data = {'foo': 1} async with aiohttp.ClientSession() as session:  for x in range(times):   resp = await session.post('http://localhost:8080', json=data)   if not x % 100:    print(await resp.json())loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(foo(100000))loop.close()

因為我的代碼是在linux上跑的，或者mac上我們都可以通過htop非常方面的實時查看我們程序內存的占用情況，我們先將服務端啟動，查看一下我們此時的內存情況可以看到占用的

非常少，當我們打開客戶端之后，再次觀察我們可以看到內存不斷增長，及時我們客戶端運行完畢內存也不會降低。

 當客戶端結束之后的內存：

如果客戶端不停止的話內存會一直漲，最后的結果就是把你的系統內存吃完，然后被系統殺掉你的進程。

二、解決內存泄漏的過程

像上面的例子是一個非常簡單的程序，不復雜我們也并沒有做上面復雜的操作就是一個簡單的接受post請求的服務端，但是如果是在實際的項目中我們可能會寫非常復雜的業務邏輯，那到時候我們又如何找到是哪里導致的內存問題，當我碰到這個問題的時候，其實我和很多接觸python不久的人差不多，也是不知道怎么查這種問題，各種百度各種查，也找到了好多推薦的工具，memory_profiler庫，objgraph庫，graphviz工具，但是都沒有幫助我迅速的找到問題點在哪里，最后看到標準庫中的tracemalloc,地址：https://docs.python.org/3/library/tracemalloc.html