人生苦短,快用memray
不知不觉距离上次大的重构 #43 已经过去一年多,不曾想冷启动时间又肉眼可见的慢了起来,坚决不能忍,搞起
因为是某个炼丹项目的配套,代码有好几个人的参与。工程这边还好,组内有明确的 lint 规则以及一直坚持的 codereview,代码质量基本可控;但炼丹组的代码就显得很飘逸了,一些暗坑往往出现在这部分。炼丹我是不懂的,咋搞?上工具呗
这次使用的是:memray,官网介绍很全面了,工具使用起来也是非常简单,我就用了两句
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memray run hello.py
memray flamegraph memray-hello.py.xxx.bin
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几行用来测试的代码
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import torch # 实际项目的引用关系要复杂得多
def do_ai_pipe():
print(torch.__version__)
if __name__ == '__main__':
print('hello world!')
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跑出来的火焰图是这样的
好家伙,我跑个 hello world 就干掉三十来兆内存,明显是import torch
搞的鬼,果断改一下import
位置
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def do_ai_pipe():
# 可能有人会有疑问:改成 local import 的话,岂不是每次调用方法都要重复 import 一次,这多浪费
# 先说答案:不会,因为 import 是有全局缓存的,第二次 import 直接从缓存里取了
import torch # 实际项目的引用关系要复杂得多
print(torch.__version__)
if __name__ == '__main__':
print('hello world!')
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再跑个图
可以看到内存骤降至 KB 级别,代码几乎是不需要做什么改动的。
当然这只是一个简单的例子:某些情况下一些方法引用了一个比较重的依赖,那么就可以考虑把这个重依赖从global import
改为local import
,可以极大降低项目整体启动的时间和内存占用。
借助memray
可以清晰直观地展现出项目所有调用的内存使用情况,你可以很快定位到最需要优化的func
,然后根据实际需要,稍微做一点调整,即可获得不错的性能收益。
算个收益账:
算起来 6 个工作日即可回本,这买卖很划算。
甩个实际成果:项目冷启动内存占用减半,速度提升了2~3倍。
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yyyy-mm-dd HH:18:28,729 - [INFO] [MainThread] (server:27) starting remarkable
yyyy-mm-dd HH:18:28,729 - [INFO] [MainThread] (base_handler:54) loading web handlers
yyyy-mm-dd HH:18:29,661 - [INFO] [MainThread] (file_utils:41) PyTorch version 1.4.0 available.
yyyy-mm-dd HH:18:31,789 - [INFO] [MainThread] (base_handler:79) /
yyyy-mm-dd HH:18:31,806 - [INFO] [MainThread] (server:89) Server started...
yyyy-mm-dd HH:18:31,806 - [INFO] [MainThread] (server:90) the web server is listening on http://0.0.0.0:8000
yyyy-mm-dd HH:20:06,448 - [INFO] [MainThread] (server:27) starting remarkable
yyyy-mm-dd HH:20:06,448 - [INFO] [MainThread] (base_handler:54) loading web handlers
yyyy-mm-dd HH:20:06,495 - [INFO] [MainThread] (base_handler:64) loading plugins
yyyy-mm-dd HH:20:07,615 - [INFO] [MainThread] (base_handler:79) /
yyyy-mm-dd HH:20:07,631 - [INFO] [MainThread] (server:89) Server started...
yyyy-mm-dd HH:20:07,631 - [INFO] [MainThread] (server:90) the web server is listening on http://0.0.0.0:8000
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