Google App Engine / Datastore / Flask / Python

Question

我构建了一个简单的新闻聚合器网站，其中所有 App Engine 实例的内存使用量不断增长，直到达到限制并因此被关闭。我已经开始消除应用程序中的所有内容，以获得最小的可复制版本。这就是我现在所拥有的：app = Flask(__name__)datastore_client = datastore.Client()@app.route('/')def root():        query = datastore_client.query(kind='source')    query.order = ['list_sequence']    sources = query.fetch()         for source in sources:        pass    统计数据显示了典型的锯齿模式：实例启动时，内存使用量达到 190 - 210 Mb，然后根据一些请求（但不是所有请求），内存使用量增加 20 - 30 Mb。（顺便说一句，这大致对应于查询结果的估计大小，尽管我不能确定这是相关信息。）这种情况一直发生，直到它超过 512 Mb，然后关闭。它通常发生在第 50-100 个对“/”的请求左右。在此期间，不会对其他任何事情提出其他请求。现在，如果我消除“for”循环，只保留查询，问题就会消失，内存使用量保持在 190 Mb 不变，即使在 100 多个请求之后也不会增加。gc.collect() 最后没有帮助。我还尝试查看函数开头和结尾处的tracemalloc 统计信息的差异，但没有发现任何有用的东西。请问有人经历过类似的事情吗？有什么想法可能会出问题吗？您可以推荐哪些额外的测试/调查？这是否可能是我无法控制的 Google App Engine/数据存储问题？谢谢。

Answer 1

现在，如果我消除“for”循环，只保留查询，问题就会消失，内存使用量保持在 190 Mb 不变，即使在 100 多个请求之后也不会增加。

query.fetch()返回一个迭代器，而不是结果的实际数组

查看源代码，看起来这个迭代器具有用于获取查询的下一页的代码。所以你的 for 循环强制它获取结果的所有页面。事实上，在您开始迭代之前，我认为它实际上不会获取任何内容。这就是为什么删除 for 循环会产生影响

不幸的是，除此之外我不确定，因为当您深入研究源代码时，您很快就会遇到 GRPC 存根，并且不清楚问题是否在那里。

Answer 2

尝试使用NDB Library。对该库的所有调用都必须包装到上下文管理器中，这应该保证关闭后的清理工作。这可以帮助解决您的问题：

ndb_client = ndb.Client(**init_client)

with ndb_client.context():

    query = MyModel.query().order(MyModel.my_column)

    sources = query.fetch()

    for source in sources:

        pass

# if you try to query DataStore outside the context manager, it will raise an error

query = MyModel.query().order(MyModel.my_column)