在我們的工作中，我們使用ddagent ver。5作為收集工具，收集和報告托管伺服器的性能名額，并對ddagent進行一定程度的定制。經過多次功能疊代，發現一批線上運作時間長的托管伺服器占用了太多記憶體。分析問題機器上程序樹中每個節點的占用情況，可以看出ddagent集合程序的記憶體占用仍然很高。
我們将學習最基本的流程控制工具，比如
if 條件判斷for 循環while 循環
作為保證業務系統穩定運作的監控元件，存在記憶體洩漏，這自然是非常嚴重的，是以我們開始了我們的“故障排除之旅”。
if-elif-else 判斷
分析
有很多工具可以分析和導出Python程式的記憶體狀态。在這裡，我們使用pyrasite，它可以附加到正在運作的Python程式，生成記憶體快照，并檢查目前哪些對象類型占用了多少記憶體，并從大到小排序。
使用指令非常簡單： pyrasite-memory-viewer <PID ，同時會生成一份快照檔案： /tmp/pyrasite-<PID -objects.json。
由于無法提供真實的生産資料，下面提到的所有資料都來自問題版本在測試環境中運作12小時後的采樣。
在pyrasite提供的Cui視圖中，我們可以清楚地看到字典類型的對象執行個體占用的記憶體最多，達到3.4mb，有6621個執行個體：
while 循環
While循環也是一種常見的循環方式。這種循環通常以循環體類或條件方式結束。它不可能無限期地進行下去。
對于洩漏情況，我們有以下事實和猜測：
一個或多個位置持續建立空字典對象，并且無法回收它們，進而導緻記憶體洩漏記憶體洩漏量随時間而增加。在索引收集業務中，洩漏很可能是在每個收集過程中引起的，并在間隔期之後重複觸發我們看不到目前依賴的ddagent版本存在尚未關閉的相關問題，這可能是在我們的定制過程中引入的錯誤
[
[
[".../embedded/lib/python2.7/threading.py",774,"__bootstrap","self.__bootstrap_inner()"],
[".../embedded/lib/python2.7/threading.py",801,"__bootstrap_inner","self.run()"],
[".../modules/monitor/bot/schedule.py",51,"run","task.run()"],
[".../modules/monitor/bot/task.py",50,"run","super(RepeatTask, self).run()"],
[".../modules/monitor/bot/task.py",18,"run","self.check()"],
[".../modules/monitor/checks/collector.py",223,"wrapper","_check.run()"],
[".../modules/monitor/checks/__init__.py",630,"run","self._roll_up_instance_metadata()"],
[".../modules/monitor/checks/__init__.py",498,"_roll_up_instance_metadata","dict((k, v) for (k, v) in self._instance_metadata))"],
[".../modules/monitor/tracer.py",33,"__init__","self.trace_info = traceback.extract_stack()"]
],
[
[".../embedded/lib/python2.7/threading.py",774,"__bootstrap","self.__bootstrap_inner()"],
[".../embedded/lib/python2.7/threading.py",801,"__bootstrap_inner","self.run()"],
[".../modules/monitor/bot/schedule.py",51,"run","task.run()"],
[".../modules/monitor/bot/task.py",50,"run","super(RepeatTask, self).run()"],
[".../modules/monitor/bot/task.py",18,"run","self.check()"],
[".../modules/monitor/checks/collector.py",223,"wrapper","_check.run()"],
[".../modules/monitor/checks/__init__.py",630,"run","self._roll_up_instance_metadata()"],
[".../modules/monitor/checks/__init__.py",498,"_roll_up_instance_metadata","dict((k, v) for (k, v) in self._instance_metadata))"],
[".../modules/monitor/tracer.py",33,"__init__","self.trace_info = traceback.extract_stack()"]
],
[
[".../embedded/lib/python2.7/threading.py",774,"__bootstrap","self.__bootstrap_inner()"],
[".../embedded/lib/python2.7/threading.py",801,"__bootstrap_inner","self.run()"],
[".../modules/monitor/bot/schedule.py",51,"run","task.run()"],
[".../modules/monitor/bot/task.py",50,"run","super(RepeatTask, self).run()"],
[".../modules/monitor/bot/task.py",18,"run","self.check()"],
[".../modules/monitor/checks/collector.py",223,"wrapper","_check.run()"],
[".../modules/monitor/checks/__init__.py",630,"run","self._roll_up_instance_metadata()"],
[".../modules/monitor/checks/__init__.py",498,"_roll_up_instance_metadata","dict((k, v) for (k, v) in self._instance_metadata))"],
[".../modules/monitor/tracer.py",33,"__init__","self.trace_info = traceback.extract_stack()"]
],
... 複制
重播
我們不提“做好設計審查和規範審查”、“加強試驗階段品質檢驗工作”等“老生常談”，也值得我們反思。
要徹底防止和控制記憶體洩漏幾乎是不可能的，像rust這樣的安全程式設計語言也不能保證程式不會洩漏記憶體。
許多引發記憶體不安全的行為，如數組通路越界、通路釋放後的記憶體等，都可以通過制定更嚴格的程式設計模型（如rust提出的所有權+生命周期規則）甚至資料競争問題來避免。
然而，觸發記憶體洩漏的行為，如競争條件，需要開發人員将開發元件和業務規則結合起來。設想一個需要手動觸發重新整理的資料隊列。結果，我們在推送資料時忘記調用它。這種記憶體洩漏無法通過任何正常檢查規則來識别。
關鍵字函數是為了更形象地說明傳入參數的位置和具體用法。如果一個函數有四個或五個參數，而且一次傳入的參數太多，那麼很難讓人眼花缭亂。如果key=value用于傳入。
總結
通過本節的學習，我們了解了通過if else在不同條件下控制代碼流和執行不同代碼。for/while和如何定義函數有兩種不同的循環方法，包括函數的傳回值和參數傳遞方法、position參數傳遞和向函數傳遞參數時的key=value參數傳遞。
以上就是本文的全部内容，希望對大家的學習有所幫助。