如何解决使用Python Ray库时遇到的ray.get_current_use_global_gc内存泄漏问题？

1. 问题背景

Ray是一个开源的分布式计算框架，广泛用于机器学习和大规模数据处理。其中，ray.get_current_use_global_gc方法用于管理全局垃圾回收（GC）策略，但在实际使用中，开发者常遇到内存泄漏问题。这类问题通常表现为内存占用持续增长，最终导致进程崩溃或性能显著下降。

2. 内存泄漏的典型表现

当调用ray.get_current_use_global_gc时，可能出现以下现象：

• 任务执行后，内存未被正确释放
• Ray节点监控显示RSS（常驻内存集）持续攀升
• 频繁触发OOM（内存不足）终止

3. 根本原因分析

内存泄漏通常由以下原因导致：

1. 循环引用：Ray对象与其他Python对象形成引用环，GC无法自动回收。
2. 全局状态保留：global_gc配置错误导致中间结果长期驻留。
3. 分布式通信缓存：跨节点的对象引用未及时清理。

4. 诊断方法

使用以下工具定位问题：

工具	用途
Ray Dashboard	监控内存/对象分布
memory_profiler	跟踪内存增长点
objgraph	可视化对象引用关系

5. 解决方案

5.1 显式释放资源

# 手动删除不再使用的Ray对象  
del ray_object_ref  
import gc  
gc.collect()  # 强制触发GC

5.2 调整GC策略

修改Ray环境配置：

ray.init(_system_config={"global_gc_interval_s": 60})  # 增加GC频率

5.3 使用弱引用

对缓存对象改用weakref模块：

from weakref import WeakValueDictionary  
cache = WeakValueDictionary()

6. 最佳实践

• 定期检查Ray官方文档的GC相关更新
• 在测试环境模拟长时间运行任务
• 结合APM工具实现内存监控自动化