推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
django 的 orm 操作数据库的时候，遍历数据库里面一个 value 字段不为空的数据行，进行数据处理。结果 mysqldb 使得内存快达到了 94%，直接被 killed 掉了。这个怎么解决？
no13bus · no13bus · 2014-09-05 17:19:09 +08:00 · 5810 次点击这是一个创建于 3738 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
mysqldb 竟然达到了 24 个连接，数据处理到了 4w 行的时候 内存快达到了 94%，直接被 killed 掉了。这个怎么解决？
 |
1
wenbinwu 2014-09-05 17:36:43 +08:00
你代码怎么写的啊？
|
 |
2
yueyoum 2014-09-05 17:40:45 +08:00
不是 mysqldb 的问题， 你代码写错了
上代码 |
 |
3
magine 2014-09-05 18:02:28 +08:00
围观代码QAQ
|
 |
4
no13bus OP |
 |
7
adieu 2014-09-05 19:01:48 +08:00  1
@no13bus 先试试两个最简单的优化：
1. 在settings.py里面设DEBUG=False，当DEBUG=True时，默认是每个request过程中产生的sql查询都会被缓存下来，结束时flush。在Command里面的代码因为不在request里面，所以不会flush。那么会产生大量缓存的sql指令。 2. result_list = results.objects.exclude(value='') 改为 result_list = results.objects.exclude(value='').iterator()。因为默认Django会缓存query result。 如果这两个优化做了之后还会OOM，那就需要比较详细的调试了。用调试工具检测for循环没有被gc的变量有哪些。甚至放弃一次取回所有结果，用分段查询的办法。不过如果数据量不算太大的话，可能不会需要走那么远。 |
 |
8
hustlzp 2014-09-05 20:37:22 +08:00 via iPhone 1
遇到过这种问题，最后用程序分段处理解决的。
|
|
9
no13bus OP |
|
10
wenbinwu 2014-09-05 21:02:05 +08:00 via iPhone
像ls说的，可以一次取几千个，处理完了再取。
另外，那个re_minitor_info是什么？会不会造成另一个查询？ |
|
11
wenbinwu 2014-09-05 21:03:00 +08:00 via iPhone 1
突然想起来，如果是django命令内存过高的话是正常的
|
|
12
no13bus OP @wenbinwu 恩。这个就是做成的django的命令。写在了management里面了。为什么命令导致内存高是正常的？
|
 |
16
est 2014-09-05 22:18:46 +08:00
硬tab，for里面嵌套3层if。。。。
|
|
17
adieu 2014-09-05 22:48:00 +08:00
@no13bus 在考虑什么时候用.iterator()时需要考虑Django平常的使用场景。大部分的时候是在view里面把queryset传入到模板里面进行render。同一个queryset可能会多次遍历，如果每遍历一次就hit一次db，就一来浪费资源二来拖慢render时间。所以queryset本身是缓存的。
不过有的时候在Command里面或者async task里面，需要对数据进行处理。那在明确知道这个queryset只会遍历一次的时候就可以用.iterator()取消掉cache。节约内存占用。 平常如果数据量小，由于有gc，所以用起来区别不大。在数据量大的时候就是一个可以调优的点。 |
Select Language