ecef8edd28
- 在CacheManager中添加健康监控系统，并提供详细的内存统计信息 - 使用新的memory_utils模块实现精确的内存估算 - 添加基于大小的缓存条目限制，以防止过大项目 - 通过去重内存计算优化缓存统计 - 在MultiLevelCache中添加过期条目的自动清理功能 - 增强批处理调度器缓存功能，支持LRU驱逐策略和内存追踪 - 更新配置以支持最大项目大小限制 - 添加全面的内存分析文档和工具 重大变更：CacheManager 的默认 TTL 参数现改为 None 而非 3600。数据库兼容层默认禁用缓存，以防止旧版代码过度使用缓存。
193 lines
5.8 KiB
Python
193 lines
5.8 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 sys
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import pickle
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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) -> 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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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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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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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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size += sum(get_accurate_size(k, seen) + get_accurate_size(v, seen)
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for k, v in obj.items())
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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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size += sum(get_accurate_size(item, seen) for item in obj)
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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)
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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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size += sum(get_accurate_size(item, seen) for item in obj)
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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(
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||
_estimate_recursive(k, depth - 1, seen, sample_large) +
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||
_estimate_recursive(v, depth - 1, seen, sample_large)
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||
for k, v in sample_items
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||
)
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||
# 按比例推算总大小
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||
size += int(sampled_size * len(items) / len(sample_items))
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||
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)
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||
size += _estimate_recursive(v, depth - 1, seen, sample_large)
|
||
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)
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||
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
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||
size += int(sampled_size * len(items) / len(sample_items))
|
||
else:
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||
# 小容器全部计算
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for item in items:
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size += _estimate_recursive(item, depth - 1, seen, sample_large)
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return size
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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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return size
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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"
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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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