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[파이썬] Tornado에서의 메모리 누수 검사

Tornado는 파이썬으로 작성된 고성능 웹 프레임워크로 알려져 있습니다. 그러나 잘못된 사용으로 인해 메모리 누수가 발생할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Tornado 애플리케이션에서 메모리 누수를 검사하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

메모리 누수란?

메모리 누수는 프로그램이 불필요한 메모리를 계속해서 소비하고 해제하지 않아 발생하는 문제입니다. 이는 프로그램의 메모리 사용량이 점점 증가하여 성능 저하나 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다.

Tornado 애플리케이션에서의 메모리 누수는 일반적으로 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다:

  1. 이벤트 핸들러에서 예외가 발생할 경우 메모리가 해제되지 않을 수 있습니다.
  2. 비동기 작업에서 콜백 함수를 올바르게 처리하지 않을 경우 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.
  3. 큰 파일을 처리하는 경우 지나치게 많은 메모리를 사용하여 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.

Tornado에서 메모리 누수 검사하기

Tornado에서 메모리 누수를 검사하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 사용할 수 있습니다:

1. 메모리 프로파일링 도구 사용

메모리 프로파일링 도구를 사용하여 Tornado 애플리케이션의 메모리 사용량을 모니터링하고 누수가 발생하는 부분을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, memory_profiler 또는 py-spy와 같은 도구를 사용할 수 있습니다.

2. 코드 검사

Tornado 애플리케이션의 코드를 검사하여 메모리 누수를 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 사항을 확인해야 합니다:

3. 단위 테스트

Tornado 애플리케이션에 대한 단위 테스트를 작성하여 메모리 누수를 검사할 수도 있습니다. 각 테스트에서 메모리 사용량을 모니터링하고 검사 결과를 확인하는 것이 중요합니다.

예제 코드

다음은 Tornado 애플리케이션에서 메모리 누수를 검사하기 위한 예제 코드입니다.

import asyncio
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        # 비동기 작업에서 콜백 함수를 정확하게 처리하기 위해 try-except-finally 블록을 사용합니다.
        try:
            # 비동기 작업
            response = await asyncio.sleep(2)
            self.write(response)
        except Exception as e:
            # 예외 처리 및 로깅
            self.write("An error occurred")
            self.finish()
            raise e
        finally:
            # 파일 등의 리소스 해제
            pass

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

위의 코드 예제는 비동기 작업에서 콜백 함수를 효과적으로 처리하고 예외 처리를 진행하는 방법을 보여줍니다.

마무리

Tornado 애플리케이션에서 메모리 누수는 성능 저하나 서비스 중단으로 이어질 수 있는 심각한 문제입니다. 이를 방지하기 위해 메모리 프로파일링 도구를 사용하거나 코드 검사 및 단위 테스트를 통해 누수를 검사하는 것이 중요합니다. 위의 예제 코드를 참고하여 Tornado 애플리케이션의 메모리 누수를 확인하고 이를 방지할 수 있도록 해보세요.

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