1 背景
两周前广告开屏服务突然503报警不断，先查看了各种业务监控没发现流量等有什么大变化，因为不久之前出过一次机器出问题的情况，马上去查看了机器是不是正常，果然内存几乎涨满了。大概十来分钟内存就会达到90%多，然后进程就重启了，但是从日志来看并没有什么异常情况，好在并没有将机器拖死。当时第一件事就是回滚代码，各种代码回滚到几天前，没什么效果。后来追查当时事发的一些修改改动，定位到是因为一个广告的上线导致，屏蔽该广告之后问题恢复了，但是当天还是没有查出最终问题。当时机器内存情况得截图：
2 复现问题
虽然当时定位到了由于一广告导致，但是看代码逻辑并没有发现有使用大内存的逻辑，线下用这广告尝试重现都没有出现类似情况，于是就尝试列出以下的可能： 1.线下环境跟线上不一致无法复现，用线上机器搭建复制服务环境 2.跟请求参数有关，有一些信息引发了这个问题，尝试用nginx的日志复放复现 3.请求Session信息有关，需要用线上流量复现
2.1 Nginx日志复放
因为大多数请求参数都在nginx日志里边有，除了一些用户信息外，所以就用线上nginx日志的在线下环境进行复现，但是并没有复现那出问题。 为了排除问题1的可能性，找了台线上机器环境基本一模一样，刚开始为了能快速复现问题，将uwsgi的work数调少了一些，发现并没有出现，后来调到一摸一样，还是没有复现。 复放流量用的代码：
线上环境也没法复现只好到正式服务改代码来进行，在代码中强制加入了出问题广告的处理，返回时再去掉，内存果然涨上来了。因为线上没法直接调试，没法定位具体问题，，所以得想办法在可随便整的环境上复现，把该代码原封不动的拷贝到复制好环境的线上机器上还是没法复现。 因为流量是用nginx日志进行重放，跟线上流量不一样的就是 请求没有带用户信息，所以需要尝试带上用户信息进行。
2.2 复制线上流量
想要尝试带上用户信息，刚开始先复制了一份cookie信息放到请求参数里，发现没法复现，设置cookie代码：
尝试无果后决定直接复制线上流量来进行复现，想到之前看过有人用gor试过，查了下资料可行，先说下gor的两种尝试： 1.保存出问题是的现场请求文件，gor可以原封不动的保存请求的所有信息 2.直接转发流量 先用方法1去录制了复现问题时的请求信息，然后在用gor进行复放，使用命令如下：
没有复现问题，直接在正式服务上启动了一个进程(为了方便调试)来进行，尝试方法2：
3 问题定位
问题复现了，可是无法用复放请求稳定复现，有随机性这个尴尬的场面使得无法调试问题，那只能尝试抓取问题复现时的现场信息了，找到了一个叫meliae的包，可以dump出python的内存使用信息，但是每次dump使用的时间太长，无法在每次请求的时候都dump一次，所以只能在问题复现后，快速dump一次，于是在代码中加了如下逻辑：
顺利拿到了问题出现时以及正常情况下的内存信息，然后用内存信息进行分析，发现了一个异常的dict对象占用50多兆内存，而它引用的字符串等对象占用也很大，有30多万条信息，用一下命令来解析内存dump文件：
正常：
大于1m的dict没有
异常：
大于1m的dict占用一个50多兆内存，item信息说明：
用脚本解析出该对象的一些字符串信息发现是一些pgc作者信息，感觉一头雾水想不出来哪里用加载这些信息。 虽然找到了对象信息，但是还是服务定位代码问题出在哪？用meliae能拿到对象ID以及它的父子对象信息，所以尝试用这些信息去定位： 1.对象ID查找变量信息，尝试未果行不通 2.用对象父信息查找相关信息，work 通过该对象的父父父..信息找到一个对象，定位到了相关代码：
找到了相关对象，然后搜索相关代码定义及使用的地方，顺藤摸瓜在相关调用出打印出堆栈信息，最终定位出了代码的调用逻辑及调用栈情况。
4 最终结论
最终问题是因为某对象的属性信息代码里加载了大量PGC作者相关信息，存储到本地的一个LRUCache占用了很多内存，由于使用python多进程的模式，每个进程都有一份自己的缓存，每个进程多占用了400M内存，100多个进程多占了四五十G内存，撑爆了机器内存。
5 解决方案
找了问题的原因，解决方案很简单，将需要的信息通过服务获取，避免子自身加载过多数据；数据服务已经是现成的，我们只需要接入新服务解决问题了。
6 总结
6.1 排查过程中的问题
问题复现走了很多弯路，说下复现时的一些疑问： 1.线上机器复制环境为什么复现不稳定：
没有group数据库访问权限(囧)，中间复现过几次出现内存上涨是因为获取到了缓存数据 2.正式服务环境机器 重放请求时为什么不稳定复现(请求重放时这个请求一直是503也是见鬼了)
6.2 内存问题总结
1.如果能稳定复现的问题要好查很多，用memory_profile或者单步调试就能定位问题
2.对于这种不好复现的问题，最好能取到内存dump信息，分析内存信息来查找问题，过程就类似此文所述，线上环境都可以留这么一个用meliae来dump内存的接口或者零时添加来分析内存问题，这样面对内存保证问题就可以非常直接的分析了
6.3 涉及工具资料
gor：流量复制工具
使用Gor进行测试
meliae：内存分析工具，分析当前内存使用情况
https://pypi.python.org/pypi/meliae
http://blog.chinaunix.net/uid-16480950-id-103655.html
memoryprofile: 内存分析工具，分析内存增量情况，没法直观看出当前内存使用状况，有时候分析有些不准
https://pypi.python.org/pypi/memoryprofiler
