全文拷贝自：http://blog.csdn.net/BaishanCloud/article/details/76422782
问题定位过程解读
gdb-python：搞清楚python程序在做什么
首先确定python在做什么，是否有大内存消耗任务正在运行，或出现死锁等异常行为。
从gdb-7开始，gdb支持用python实现gdb扩展，可以像调试c程序一样，用gdb对python程序检查线程、调用栈等；且可同时打印python代码和内部c代码的调用栈。
这对于定位是python代码问题还是其底层c代码问题，有很大帮助。
- 准备gdb
首先安装python的debuginfo：
# debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64如果缺少debuginfo，当运行后续步骤时，gdb会提示，按提示安装完成即可：
Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64- 接入gdb
可直接用gdb attach到1个python进程，查看其运行状态：
# gdb python 11122attach之后进入gdb，基本检查步骤如下:
- 查看线程
(gdb) info threads
Id Target Id Frame
206 Thread 0x7febdbfe3700 (LWP 124916) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
205 Thread 0x7febdb7e2700 (LWP 124917) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
204 Thread 0x7febdafe1700 (LWP 124918) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
203 Thread 0x7febda7e0700 (LWP 124919) "python2" 0x00007febe9b7369d in poll () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81一般加锁、死锁情况存在时，会有线程卡在xx_wait等函数上。
之前用该方法定位了1个python-logging模块引起的死锁问题：
在多线程进程中运行fork，导致logging的锁被锁住后fork到新进程、但解锁线程没有fork到新进程而导致死锁。。
- 查看调用栈
如果发现某线程有问题，切换到此线程上，查看调用栈确定具体执行步骤，使用bt 命令：
(gdb) bt
#16 0x00007febea8500bd in PyEval_EvalCodeEx (co=<optimized out>, globals=<optimized out>, locals=locals@entry=0x0, args=<optimized out>, argcount=argcount@entry=1, kws=0x38aa668, kwcount=2, defs=0x3282a88, defcount=2, closure=closure@entry=0x0) at /usr/src/debug/Python-2.7.5/Python/ceval.c:3330
...
#19 PyEval_EvalFrameEx (f=f@entry=Frame 0x38aa4d0, for file t.py, line 647, in run (part_num=2, consumer=<...bt 命令不仅可以看到c的调用栈，还会显示python源码的调用栈。 上图中，frame-16是c的调用栈，frame-19显示python源代码的所在行。
如果只查看python代码的调用栈，则使用py-bt命令:
(gdb) py-bt
#1 <built-in method poll of select.epoll object at remote 0x7febeacc5930>
#3 Frame 0x3952450, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/epollreactor.py, line 379, in doPoll(self=<... l = self._poller.poll(timeout, len(self._selectables))
#7 Frame 0x39502a0, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/base.py, line 1204, in mainLoop (self=<...py-bt显示python源码的调用栈、调用参数以及所在行的代码。
- coredump
如果要进行长时间跟踪，最好 coredump下python程序的全部进程信息，之后再分析core文件，避免影响正在运行的程序。
(gdb) generate-core-file这条命令将当前gdb attach的程序dump到其运行目录，命名为core.，然后使用gdb 加载该core文件，进行打印堆栈、查看变量等分析，无需attach到正在运行的程序：
# gdb python core.<pid>- 其他命令
其他命令可以在gdb输入py 查看，与gdb的命令对应，例如：
(gdb) py
py-bt py-list py-print python
py-down py-locals py-up python-interactive-py-up、py-down 可移动到python调用栈的上一个或下一个frame；
-py-locals 用来打印局部变量……
gdb中也可用help命令查看帮助：
(gdb) help py-print
Look up the given python variable name, and print it在这次追踪过程中，用gdb-python排除了程序逻辑问题。接下来继续追踪内存泄漏问题。
pyrasite: 连接进入python程序
pyrasite可以直接连上一个正在运行的python程序，打开一个类似ipython的交互终端来运行命令、检查程序状态。
这为调试提供了极大的方便。
安装：
# pip install pyrasite
...
# pip show pyrasite
Name: pyrasite
Version: 2.0
Summary: Inject code into a running Python process
Home-page: http://pyrasite.com
Author: Luke Macken
...连接到有问题的python程序，开始收集信息：
pyrasite-shell <pid>
>>>接下来就可以在进程里调用任意python代码，查看进程状态。
psutil 查看python进程状态
pip install psutil首先查看python进程占用的系统内存RSS：
pyrasite-shell 11122
>>> import psutil, os
>>> psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss 29095232基本与ps命令显示结果一致：
rss the real memory (resident set) size of the process (in 1024 byte units)guppy 获取内存使用的各种对象占用情况
guppy 可以打印各种对象所占空间大小，如果python进程中有未释放的对象，造成内存占用升高，可通过guppy查看。
同样，以下步骤是通过pyrasite-shell，attach到目标进程后操作的。# pip install guppy
from guppy import hpy
h = hpy()
h.heap()
# Partition of a set of 48477 objects. Total size = 3265516 bytes.
# Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)
# 0 25773 53 1612820 49 1612820 49 str
# 1 11699 24 483960 15 2096780 64 tuple
# 2 174 0 241584 7 2338364 72 dict of module
# 3 3478 7 222592 7 2560956 78 types.CodeType
# 4 3296 7 184576 6 2745532 84 function
# 5 401 1 175112 5 2920644 89 dict of class
# 6 108 0 81888 3 3002532 92 dict (no owner)
# 7 114 0 79632 2 3082164 94 dict of type
# 8 117 0 51336 2 3133500 96 type
# 9 667 1 24012 1 3157512 97 __builtin__.wrapper_descriptor
# <76 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>
h.iso(1,[],{})
# Partition of a set of 3 objects. Total size = 176 bytes.
# Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)
# 0 1 33 136 77 136 77 dict (no owner)
# 1 1 33 28 16 164 93 list
# 2 1 33 12 7 176 100 int通过以上步骤可排除python进程中存在未释放的对象的可能。
无法回收的对象
python本身带有垃圾回收，但同时满足以下2个条件时，python程序中个别对象则无法被回收(uncollectable object) ：
- 循环引用
- 循环引用链上某对象定义了del方法
官方解释是：循环引用的一组对象被gc模块识别为可回收，但需先调用每个对象上的del才可被回收。当用户自定义了del的对象，gc系统无法判断应先调用环上的哪个del，因此无法回收这类对象。
不能回收的python对象会持续占据内存，因此，我们推测有不能被回收的对象导致了内存持续升高。
最终确定不是由这种问题引起的内存无法释放。不能回收的对象仍可通过gc.get_objects() 列出，并会在gc.collect()调用后加入gc.garbage的list里。但目前尚未发现这类对象的存在。
查找uncollectable的对象:
pyrasite-shell 11122
>>> import gc
>>> gc.collect() # first run gc, find out uncollectable object and put them in gc.garbage
# output number of object collected
>>> gc.garbage # print all uncollectable objects
[] # empty如果打印出任何不能回收的对象，则需进一步查找，确定循环引用链上哪个对象包含del方法。
下面应用1个例子来演示如何生成不能回收的对象：
from __future__ import print_function
import gc
'''
This snippet shows how to create a uncollectible object:
It is an object in a cycle reference chain, in which there is an object
with __del__ defined.
The simpliest is an object that refers to itself and with a __del__ defined.
> python uncollectible.py
======= collectible object =======
*** init, nr of referrers: 4
garbage: []
created: collectible: <__main__.One object at 0x102c01090>
nr of referrers: 5
delete:
*** __del__ called
*** after gc, nr of referrers: 4
garbage: []
======= uncollectible object =======
*** init, nr of referrers: 4
garbage: []
created: uncollectible: <__main__.One object at 0x102c01110>
nr of referrers: 5
delete:
*** after gc, nr of referrers: 5
garbage: [<__main__.One object at 0x102c01110>]
'''
def dd(*msg):
for m in msg:
print(m, end='')
print()
class One(object):
def __init__(self, collectible):
if collectible:
self.typ = 'collectible'
else:
self.typ = 'uncollectible'
# Make a reference to it self, to form a reference cycle.
# A reference cycle with __del__, makes it uncollectible.
self.me = self
def __del__(self):
dd('*** __del__ called')
def test_it(collectible):
dd()
dd('======= ', ('collectible' if collectible else 'uncollectible'), ' object =======')
dd()
gc.collect()
dd('*** init, nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))
dd(' garbage: ', gc.garbage)
one = One(collectible)
dd(' created: ', one.typ, ': ', one)
dd(' nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))
dd(' delete:')
del one
gc.collect()
dd('*** after gc, nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))
dd(' garbage: ', gc.garbage)
if __name__ == "__main__":
test_it(collectible=True)
test_it(collectible=False)上面这段代码创建了2个对象：1个可回收、1个不可回收，它们都定义了del方法，唯一区别在于是否引用了自己（从而构成了引用环）。
如果在这个步骤发现了循环引用，则需进一步查出具体哪些引用关系造成了循环，进而破坏循环引用，最终让对象可回收。
objgraph 查找循环引用
# pip install objgraph
pyrasite-shell 11122
>>> import objgraph
>>> objgraph.show_refs([an_object], filename='sample-graph.png')以上例子中，将在本地生成一个图片，描述可以由an_object引用到的关系图：
在这一步我们仍未找到不能回收的对象，排除一切原因后我们推测libc的malloc实现问题。使用tcmalloc替代libc默认的malloc后问题最终得到修复。