Мой PyV8 контексты утечки памяти

Question

Что бы я ни пытался с PyV8, у меня всегда бывают большие утечки памяти. Даже при выполнении evals с пустыми строками, похоже, все равно происходит утечка памяти. В приведенном ниже примере 10 миллионов выполнений eval с пустой строкой генерируют 320 МБ памяти, из которых только 20 МБ собираются при явном вызове сборщика мусора впоследствии. Кажется, для меня не имеет значения, доступен ли контекст или нет. Я протестировал сам Python с помощью аналогичного теста, и он не пропускает память. Я делаю что-то неправильно?

Версии

PyV8 Revision 557, собранный на той же машине с использованием PyV8 setup.py

V8 Revision 19632, собранный на той же машине с использованием PyV8 setup.py

ОС: Ubuntu 12.04

Тестовый код

import unittest, gc, os, logging as python_logging
from PyV8 import JSEngine, JSContext

_proc_status = '/proc/%d/status' % os.getpid()
_scale = {'kB': 1024.0, 'mB': 1024.0*1024.0,
          'KB': 1024.0, 'MB': 1024.0*1024.0}

def log_memory_usage(intro_text=""):
    python_logging.info(
        (
            '%s process %d now uses %.1f MB resident'
                %(intro_text, os.getpid(), resident()/(1024*1024))
        ).strip()
    )

def _VmB(VmKey):
    '''Private.
    '''
    global _proc_status, _scale
     # get pseudo file  /proc/<pid>/status
    try:
        t = open(_proc_status)
        v = t.read()
        t.close()
    except:
        return 0.0  # non-Linux?
     # get VmKey line e.g. 'VmRSS:  9999  kB\n ...'
    i = v.index(VmKey)
    v = v[i:].split(None, 3)  # whitespace
    if len(v) < 3:
        return 0.0  # invalid format?
     # convert Vm value to bytes
    return float(v[1]) * _scale[v[2]]

def resident(since=0.0):
    '''Return resident memory usage in bytes.
    '''
    return _VmB('VmRSS:') - since   

class TestMemoryWithJSContext(unittest.TestCase):
  def test_python_memory_management(self):
    def inner():
        with JSContext() as ctx:
            log_memory_usage("before empty evals")
            for index1 in range(1000):
                for index2 in range(10000):
                    ctx.eval("")
            log_memory_usage("after empty evals")
            JSEngine.collect()
    log_memory_usage("before JSContext memory tests")
    inner()
    JSEngine.collect()
    gc.collect()
    JSEngine.collect()
    gc.collect()
    log_memory_usage("after JSContext memory tests and gc")
    print "Py gc.garbage:", gc.garbage

class CardEngineTestSuite(unittest.TestSuite):
    def __init__(self):
        super(CardEngineTestSuite, self).__init__()
        self.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestPython))
        self.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestMemoryWithJSContext))

if __name__ == '__main__':
    python_logging.basicConfig(level=python_logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s')
    unittest.TextTestRunner().run(CardEngineTestSuite())
    unittest.TextTestRunner().run(CardEngineTestSuite())
    python_logging.info(str(gc.garbage))

Выход

.2014-03-28 21:41:34,198 before JSContext memory tests process 110 now uses 14.1 MB resident
2014-03-28 21:41:34,199 before empty evals process 110 now uses 14.4 MB resident
2014-03-28 21:41:55,513 after empty evals process 110 now uses 348.8 MB resident
2014-03-28 21:41:56,926 after JSContext memory tests and gc process 110 now uses 322.3 MB resident
Py gc.garbage: []
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 26.838s

OK
.2014-03-28 21:42:01,103 before JSContext memory tests process 110 now uses 322.5 MB resident
2014-03-28 21:42:01,104 before empty evals process 110 now uses 322.5 MB resident
2014-03-28 21:42:25,714 after empty evals process 110 now uses 636.5 MB resident
2014-03-28 21:42:28,459 after JSContext memory tests and gc process 110 now uses 629.3 MB resident
Py gc.garbage: []
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 31.532s

OK

Answer 1

Ответ, описанный в следующем билете PyV8, решил это за меня - хотя сборка мусора теперь занимает много процессорного времени. Чтобы обойти это, я переместил свой код PyV8 в работника сельдерея и позволил ему выполнять сборку мусора в фоновом режиме. Пинг мне, если вы хотите увидеть код для этого, сейчас у меня действительно нет времени, чтобы подготовить пример кода.

https://code.google.com/p/pyv8/issues/detail?id=229&sort=-id