Question

看起来芹菜在任务完成后不释放内存。每次任务完成时，都会有5m-10m的内存泄漏。因此，对于成千上万的任务，很快就会耗尽所有内存。

BROKER_URL = 'amqp://user@localhost:5672/vhost'
# CELERY_RESULT_BACKEND = 'amqp://user@localhost:5672/vhost'

CELERY_IMPORTS = (
    'tasks.tasks',
)

CELERY_IGNORE_RESULT = True
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True
# CELERY_ACKS_LATE = True
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 3600
# maximum time for a task to execute
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT = 600
CELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY = "default"
CELERY_DEFAULT_QUEUE = 'default'
CELERY_DEFAULT_EXCHANGE = "default"
CELERY_DEFAULT_EXCHANGE_TYPE = "direct"
# CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 50
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True
CELERYD_CONCURRENCY = 2

可能与问题相同，但它没有答案： RabbitMQ/Celery/Django Memory Leak?

我没有使用django，我的包是：

Chameleon==2.11
Fabric==1.6.0
Mako==0.8.0
MarkupSafe==0.15
MySQL-python==1.2.4
Paste==1.7.5.1
PasteDeploy==1.5.0
SQLAlchemy==0.8.1
WebOb==1.2.3
altgraph==0.10.2
amqp==1.0.11
anyjson==0.3.3
argparse==1.2.1
billiard==2.7.3.28
biplist==0.5
celery==3.0.19
chaussette==0.9
distribute==0.6.34
flower==0.5.1
gevent==0.13.8
greenlet==0.4.1
kombu==2.5.10
macholib==1.5.1
objgraph==1.7.2
paramiko==1.10.1
pycrypto==2.6
pyes==0.20.0
pyramid==1.4.1
python-dateutil==2.1
redis==2.7.6
repoze.lru==0.6
requests==1.2.3
six==1.3.0
tornado==3.1
translationstring==1.1
urllib3==1.6
venusian==1.0a8
wsgiref==0.1.2
zope.deprecation==4.0.2
zope.interface==4.0.5

我刚刚添加了一个测试任务，例如，test_string是一个大字符串，它仍然有内存泄漏：

@celery.task(ignore_result=True)
def process_crash_xml(test_string, client_ip, request_timestamp):
    logger.info("%s %s" % (client_ip, request_timestamp))
    test = [test_string] * 5

Answer 1

正是这个配置选项使我的工作人员不释放内存。

CELERYD_TASK_TIME_LIMIT = 600

请参阅：https://github.com/celery/celery/issues/1427

Answer 2

这是芹菜中的一个问题，我认为是固定的。

请参阅：https://github.com/celery/celery/issues/2927

Answer 3

启动工作程序时，只需设置max-tasks-per-child-child选项，以在每个任务之后重新启动工作程序进程：

celery -A app worker --loglevel=info --max-tasks-per-child=1

以下是文档：

http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/workers.html#max-memory-per-child-setting

Answer 4

您可能会在librabbitmq中点击this issue。请检查Celery是否使用librabbitmq>=1.0.1。

尝试的简单修复方法是：pip install librabbitmq>=1.0.1。

Answer 5

在您的设置中设置worker_max_tasks_per_child

Answer 6

有两个设置可以帮助您减轻芹菜工人不断增长的内存消耗：

Max tasks per child setting（v2.0 +）：

使用此选项，您可以配置工作人员在被新流程取代之前可以执行的最大任务数。如果您遇到内存泄漏而无法控制（例如来自封闭的源C扩展）的情况，这很有用。
Max memory per child setting（v4.0 +）：

使用此选项，您可以配置工作程序在被新进程替换之前可以执行的最大驻留内存量。如果您遇到内存泄漏而无法控制（例如来自封闭的源C扩展）的情况，这很有用。

芹菜不释放记忆

6 个答案: