使用Python httpx库stream_text方法时如何解决内存泄漏问题？

一、内存泄漏的典型表现

当使用httpx.stream_text()处理大型HTTP响应时，开发者常会遇到内存使用量持续增长的异常现象。通过memory_profiler工具监测会发现：

• 即使响应数据已处理完毕，Python进程仍占用大量内存
• 垃圾回收器(Garbage Collector)无法正常释放内存
• 长时间运行后可能触发MemoryError异常

二、根本原因分析

经过对httpx源码的剖析，内存泄漏主要源于：

1. 响应缓冲未释放：默认配置下会缓存整个响应体
2. 连接池滞留：未正确关闭的连接占用系统资源
3. 回调函数引用：事件处理函数保持对象引用
4. 解码缓冲区累积：字符编码转换时的临时存储

三、5种解决方案对比

方案1：强制连接关闭

async with httpx.AsyncClient() as client:
    async with client.stream('GET', url) as response:
        async for chunk in response.aiter_text():
            process(chunk)
        await response.aclose()  # 显式关闭连接

方案2：分块生成器模式

def stream_processor(url):
    with httpx.Client() as client:
        with client.stream('GET', url) as response:
            for chunk in response.iter_text(chunk_size=4096):
                yield chunk
                del chunk  # 主动释放内存引用

四、高级调试技巧

使用以下工具组合检测内存问题：

• objgraph：可视化对象引用关系
• tracemalloc：跟踪内存分配位置
• pympler：分析对象内存占用

五、最佳实践建议

1. 始终在上下文管理器中使用stream方法
2. 设置合理的chunk_size参数（推荐4-8KB）
3. 避免在回调中存储大对象
4. 定期调用gc.collect()（谨慎使用）
5. 监控RSS内存和Python堆内存差异