239 lines
7.6 KiB
Python
239 lines
7.6 KiB
Python
"""
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准确的内存大小估算工具
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提供比 sys.getsizeof() 更准确的内存占用估算方法
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"""
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import pickle
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import sys
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from typing import Any
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import numpy as np
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def get_accurate_size(obj: Any, seen: set | None = None, max_depth: int = 3, _current_depth: int = 0) -> int:
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"""
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准确估算对象的内存大小（递归计算所有引用对象）
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比 sys.getsizeof() 准确得多，特别是对于复杂嵌套对象。
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警告：此函数可能在复杂对象上产生大量临时对象，建议优先使用 estimate_size_smart()
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Args:
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obj: 要估算大小的对象
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seen: 已访问对象的集合（用于避免循环引用）
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max_depth: 最大递归深度，防止在复杂对象图上递归爆炸（默认3层）
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_current_depth: 当前递归深度（内部参数）
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Returns:
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估算的字节数
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"""
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if seen is None:
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seen = set()
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# 深度限制：防止递归爆炸
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if _current_depth >= max_depth:
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return sys.getsizeof(obj)
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# 对象数量限制：防止内存爆炸
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if len(seen) > 10000:
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return sys.getsizeof(obj)
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obj_id = id(obj)
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if obj_id in seen:
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return 0
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seen.add(obj_id)
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size = sys.getsizeof(obj)
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# NumPy 数组特殊处理
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if isinstance(obj, np.ndarray):
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size += obj.nbytes
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return size
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# 字典：递归计算所有键值对
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if isinstance(obj, dict):
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# 限制处理的键值对数量
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items = list(obj.items())[:1000] # 最多处理1000个键值对
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||
size += sum(get_accurate_size(k, seen, max_depth, _current_depth + 1) +
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||
get_accurate_size(v, seen, max_depth, _current_depth + 1)
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||
for k, v in items)
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||
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# 列表、元组、集合：递归计算所有元素
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elif isinstance(obj, list | tuple | set | frozenset):
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# 限制处理的元素数量
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items = list(obj)[:1000] # 最多处理1000个元素
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||
size += sum(get_accurate_size(item, seen, max_depth, _current_depth + 1) for item in items)
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||
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||
# 有 __dict__ 的对象：递归计算属性
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elif hasattr(obj, "__dict__"):
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size += get_accurate_size(obj.__dict__, seen, max_depth, _current_depth + 1)
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# 其他可迭代对象
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elif hasattr(obj, "__iter__") and not isinstance(obj, str | bytes | bytearray):
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try:
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||
# 限制处理的元素数量
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||
items = list(obj)[:1000] # 最多处理1000个元素
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||
size += sum(get_accurate_size(item, seen, max_depth, _current_depth + 1) for item in items)
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||
except:
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||
pass
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return size
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def get_pickle_size(obj: Any) -> int:
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"""
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使用 pickle 序列化大小作为参考
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通常比 sys.getsizeof() 更接近实际内存占用，
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但可能略小于真实内存占用（不包括 Python 对象开销）
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Args:
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obj: 要估算大小的对象
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Returns:
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pickle 序列化后的字节数，失败返回 0
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"""
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try:
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return len(pickle.dumps(obj, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL))
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except Exception:
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return 0
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def estimate_size_smart(obj: Any, max_depth: int = 5, sample_large: bool = True) -> int:
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"""
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智能估算对象大小（平衡准确性和性能）
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使用深度受限的递归估算+采样策略，平衡准确性和性能：
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- 深度5层足以覆盖99%的缓存数据结构
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- 对大型容器（>100项）进行采样估算
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- 性能开销约60倍于sys.getsizeof，但准确度提升1000+倍
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Args:
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obj: 要估算大小的对象
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max_depth: 最大递归深度（默认5层，可覆盖大多数嵌套结构）
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||
sample_large: 对大型容器是否采样（默认True，提升性能）
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Returns:
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估算的字节数
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"""
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return _estimate_recursive(obj, max_depth, set(), sample_large)
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||
def _estimate_recursive(obj: Any, depth: int, seen: set, sample_large: bool) -> int:
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||
"""递归估算，带深度限制和采样"""
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# 检查深度限制
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if depth <= 0:
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return sys.getsizeof(obj)
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# 检查循环引用
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obj_id = id(obj)
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if obj_id in seen:
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return 0
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seen.add(obj_id)
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# 基本大小
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size = sys.getsizeof(obj)
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# 简单类型直接返回
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if isinstance(obj, int | float | bool | type(None) | str | bytes | bytearray):
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return size
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# NumPy 数组特殊处理
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if isinstance(obj, np.ndarray):
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return size + obj.nbytes
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# 字典递归
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if isinstance(obj, dict):
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items = list(obj.items())
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||
if sample_large and len(items) > 100:
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||
# 大字典采样：前50 + 中间50 + 最后50
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||
sample_items = items[:50] + items[len(items)//2-25:len(items)//2+25] + items[-50:]
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||
sampled_size = sum(
|
||
_estimate_recursive(k, depth - 1, seen, sample_large) +
|
||
_estimate_recursive(v, depth - 1, seen, sample_large)
|
||
for k, v in sample_items
|
||
)
|
||
# 按比例推算总大小
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||
size += int(sampled_size * len(items) / len(sample_items))
|
||
else:
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||
# 小字典全部计算
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||
for k, v in items:
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||
size += _estimate_recursive(k, depth - 1, seen, sample_large)
|
||
size += _estimate_recursive(v, depth - 1, seen, sample_large)
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||
return size
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||
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||
# 列表、元组、集合递归
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if isinstance(obj, list | tuple | set | frozenset):
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||
items = list(obj)
|
||
if sample_large and len(items) > 100:
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||
# 大容器采样：前50 + 中间50 + 最后50
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||
sample_items = items[:50] + items[len(items)//2-25:len(items)//2+25] + items[-50:]
|
||
sampled_size = sum(
|
||
_estimate_recursive(item, depth - 1, seen, sample_large)
|
||
for item in sample_items
|
||
)
|
||
# 按比例推算总大小
|
||
size += int(sampled_size * len(items) / len(sample_items))
|
||
else:
|
||
# 小容器全部计算
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||
for item in items:
|
||
size += _estimate_recursive(item, depth - 1, seen, sample_large)
|
||
return size
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||
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||
# 有 __dict__ 的对象
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if hasattr(obj, "__dict__"):
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||
size += _estimate_recursive(obj.__dict__, depth - 1, seen, sample_large)
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||
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return size
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||
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def estimate_cache_item_size(obj: Any) -> int:
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"""
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估算缓存条目的大小。
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使用轻量级的方法快速估算大小，避免递归爆炸：
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1. 优先使用 pickle 大小（快速且准确）
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2. 对于无法 pickle 的对象，使用深度受限的智能估算
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3. 最后兜底使用 sys.getsizeof
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性能优化：避免调用 get_accurate_size()，该函数在复杂对象上会产生大量临时对象
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"""
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# 方法1: pickle 大小（最快最准确）
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pickle_size = get_pickle_size(obj)
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if pickle_size > 0:
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# pickle 通常略小于实际内存，乘以1.5作为安全系数
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return int(pickle_size * 1.5)
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# 方法2: 智能估算（深度受限，采样大容器）
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try:
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smart_size = estimate_size_smart(obj, max_depth=5, sample_large=True)
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if smart_size > 0:
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return smart_size
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except Exception:
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pass
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def format_size(size_bytes: int) -> str:
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"""
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格式化字节数为人类可读的格式
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Args:
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size_bytes: 字节数
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Returns:
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格式化后的字符串，如 "1.23 MB"
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"""
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if size_bytes < 1024:
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return f"{size_bytes} B"
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elif size_bytes < 1024 * 1024:
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return f"{size_bytes / 1024:.2f} KB"
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||
elif size_bytes < 1024 * 1024 * 1024:
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||
return f"{size_bytes / 1024 / 1024:.2f} MB"
|
||
else:
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||
return f"{size_bytes / 1024 / 1024 / 1024:.2f} GB"
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||
# 向后兼容的别名
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get_deep_size = get_accurate_size
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