起因

Django 作为 Python 著名的 Web 框架，相信很多人都在用，自己工作中也有项目项目在用，而在最近几天的使用中发现，部署 Django 程序的服务器出现了内存问题，现象就是运行一段时间之后，内存占用非常高，最终会把服务器的内存耗尽，对于 Python 项目出现内存问题，自己之前处理过一次，所以并没有第一次解决时的慌张，自己之前把解决方法也整理了博客： https://www.cnblogs.com/zhaof/p/10031945.html

但是事情似乎并没有我想的那么简单，自己尝试用之前的的方法 tracemalloc 库进行问题的排查，但是问题来了实际的项目中有快一百多个接口，怎么排查？难道一个一个接口进行测试排查，但是时间又比较紧急，可能又来不及了。对比上次自己解决是因为上次的项目比较简单，相对来说定位问题比较容易，那么这次怎么处理呢？

处理过程

一般 Python 项目其实是很少出现内存问题的，一般都是自己代码写的有问题导致的，而对于这次出现的问题，自己的排查思路（对于web 接口类型的项目）：

1. 先排查调用比较频繁的接口
2. 然后排查数据汇总接口（查询比较复杂）
3. 如果上述还没有查出来，再排查剩余的接口

在这次的问题排查中，自己大致也是按照这个思路进行的，在对调用频繁的接口进行排查时，并没有发现内存的异常，而出现内存的问题则是在数据汇总的相关接口上。

其实这种接口对于初级开发可能是容易出问题的地方，首先这种接口查询的数据相对其他接口会比较复杂，如果编码基础又不是特别好，可能就会在这些接口上出现bug.

而在这次的排查中，最终确定是在一个汇总数据的接口上，定位到问题处在了 Django ORM 使用不当导致的。自己通过一个简单代码实例来说明：

class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20)
    name2 = models.CharField(max_length=20)
    name3 = models.CharField(max_length=20)
    name4 = models.CharField(max_length=20)
    name5 = models.CharField(max_length=20)
    name6 = models.CharField(max_length=20)
    name7 = models.CharField(max_length=20)
    name8 = models.CharField(max_length=20)
    name9 = models.CharField(max_length=20)
    name10 = models.CharField(max_length=20)
    name11 = models.CharField(max_length=20)
    name12 = models.CharField(max_length=20)
    name13 = models.CharField(max_length=20)
    name14 = models.CharField(max_length=20)
    name15 = models.CharField(max_length=20)
    age = models.IntegerField(default=0)

正常情况，我们的表字段会比较多，这里就通过多个name来模拟，出现题的代码就出在关于这个表的接口上：

def index(request):
    studets = Student.objects.filter(age__gt=20)
    if studets:
    return HttpResponse("test memory")

为了让内存问题容易复现，我通过脚本向Student中插入了20000条数据，当然这里数据越多，问题越明显

通过一个测试脚本并发请求这个接口，观察内存情况，你会发现，内存会出现瞬间上涨的情况，并且如果你的数据越多，请求越多，你的内存可能会在一段时间居高不下，并且逐渐上涨。问题出在哪里了？

其实很简单，问题出在了代码中的if 判断那里，我们通过filter 查询返回的是QuerySet 类型的数据，而我们过滤之后的数据可能会存在非常多的时候，这个时候我们通过if 直接判断，自己的理解这个地方会将整个QuerySet加载到内存中，从而出现内存占用过高的问题，而如果并且这个时候这个接口的响应速度也是非常会变慢，而这个QuerySet 中的数据越多，内存占用越明显。

在 Django 的文档中其实做了说明

• exists () ¶

Returns True if the QuerySet contains any results, and False if not. This tries to perform the query in the simplest and fastest way possible, but it does execute nearly the same query as a normal QuerySet query.

exists() is useful for searches relating to both object membership in a QuerySet and to the existence of any objects in a QuerySet, particularly in the context of a large QuerySet.

The most efficient method of finding whether a model with a unique field (e.g. primary_key) is a member of a QuerySet is: entry = Entry.objects.get(pk=123) if some_queryset.filter(pk=entry.pk).exists(): print("Entry contained in queryset") Which will be faster than the following which requires evaluating and iterating through the entire queryset: if entry in some_queryset: print("Entry contained in QuerySet") And to find whether a queryset contains any items: