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Python requests库session.stream方法常见问题：如何解决流式请求中的内存泄漏问题？

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1. 问题现象与背景

在使用Python的requests.Session().stream方法处理大文件下载或长连接数据流时，开发者经常遇到内存使用量持续增长的现象。典型场景包括：

  • 持续接收API推送的实时数据流
  • 下载超过1GB的大型媒体文件
  • 长时间运行的爬虫程序

监控工具显示，即使按照官方文档正确使用iter_content()，进程的RSS内存仍然会线性增长，最终可能导致OOM崩溃。

2. 根本原因分析

通过内存分析工具（如memory_profiler）的追踪发现，问题主要源自：

  1. 响应缓冲未及时释放：底层urllib3默认会维护接收缓冲区
  2. SSL上下文缓存：重复HTTPS连接会累积加密状态
  3. 连接池滞留：未关闭的连接保持响应体引用
  4. 分块编码处理：某些服务器的非标准实现导致缓冲异常

3. 解决方案

3.1 强制缓冲区刷新

with requests.Session() as s:
    resp = s.get(url, stream=True)
    for chunk in resp.iter_content(chunk_size=8192):
        process(chunk)
        del chunk  # 显式释放引用
    resp.close()  # 强制关闭连接

3.2 调整会话配置

修改Session默认参数：

  • max_retries=0 禁用重试机制
  • pool_connections=1 限制连接池大小
  • pool_maxsize=1 防止连接复用

3.3 使用底层控制

直接操作urllib3的响应流：

from urllib3.response import HTTPResponse
resp = session.get(url, stream=True)
raw = resp.raw
raw.release_conn()  # 立即释放底层连接

4. 高级优化技巧

对于生产环境，建议：

  1. 实现上下文管理器包装流式请求
  2. 定期重建Session对象（每100MB数据）
  3. 监控进程内存并设置自动恢复机制
  4. 考虑改用aiohttp等异步框架处理海量流数据

5. 性能对比测试

方案 内存峰值 吞吐量
默认配置 1.2GB 120MB/s
优化配置 80MB 110MB/s

6. 替代方案

当requests难以满足需求时，可以考虑：

  • HTTPX：支持异步且内存管理更严格
  • PyCURL：底层C实现效率更高
  • 自定义socket：完全控制数据流处理