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Python 在容器环境中的运行注意事项

舞姬之光

舞姬之光

发布时间:2026-02-22 13:52:03

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来源于php中文网

原创

python容器中进程被杀主因是oomkilled:内存超限触发内核杀进程,需显式设--memory、禁swap,监控rss但注意其局限性,关闭debug,慎用--preload,时区应挂载/etc/localtime或设tz并调time.tzset,pid1要exec启动以确保信号生效,多阶段构建应分层缓存依赖,避免alpine编译重型包。

python 在容器环境中的运行注意事项

Python 进程在容器里被莫名其妙 kill 掉

绝大多数情况是 OOMKilled —— 容器内存超限后被内核干掉,docker stats 一看 MEM USAGE 贴着 LIMIT 就能确认。Python 本身不主动释放内存(尤其带循环引用或 C 扩展时),而容器里又没 swap,malloc 失败直接触发 OOM Killer。

  • 启动前务必用 --memory 显式限制,别依赖默认值;同时配 --memory-swap=0 关闭 swap 避免行为漂移
  • psutil.Process().memory_info().rss 可在代码里采样,但注意它不包含子进程、mmap 区域,容易低估真实占用
  • Django/Flask 等框架开启调试模式会显著增加内存,上线前必须关掉 DEBUG=True
  • gunicorn --preload 时,worker fork 前主进程已加载全部模块,内存会被 copy-on-write,但一旦某个 worker 修改了大对象(比如缓存字典),就会触发实际内存复制

time.timezone 和 tzlocal.get_localzone() 返回 UTC

容器镜像(尤其是 python:slim 或 Alpine)默认不装时区数据,/usr/share/zoneinfo 缺失,导致 Python 回退到 UTC。不是 bug,是设计如此 —— 容器该以 UTC 为事实标准,本地时区应由外部注入。

  • 别在 Dockerfile 里 RUN apt-get install -y tzdata 然后设 ENV TZ=Asia/Shanghai:这只能影响 date 命令,对 Python 的 time 模块无效
  • 正确做法是挂载宿主机时区文件:-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro,或更稳妥地传环境变量 -e TZ=Asia/Shanghai 并在代码里调用 os.environ['TZ'] 后执行 time.tzset()
  • pytzzoneinfo(Python 3.9+)做时间转换时,别依赖系统时区,显式传入 ZoneInfo("Asia/Shanghai")

signal.signal(signal.SIGTERM, handler) 不生效

容器里 PID 1 进程有特殊信号处理规则:默认不转发 SIGTERM 给子进程,且 Python 的 signal handler 在 PID 1 下可能被忽略,尤其用 exec 启动时(如 exec python app.py)。

Android ViewGroup使用注意事项 WORD版
Android ViewGroup使用注意事项 WORD版

本文档主要讲述的是Android ViewGroup使用注意事项;ViewGroup是View的子类,所以它也具有View的特性,但它主要用来充当View的容器,将其中的View视作自己的孩子,对它的子View进行管理,当然它的孩子也可以是ViewGroup类型。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感兴趣的朋友可以过来看看

下载
  • 确保你的 Python 进程是容器的 PID 1:Dockerfile 末尾用 exec python app.py,不是 python app.py —— 前者替换 shell 进程,后者多一层 shell,signal 会被拦截
  • 在 handler 里加日志并调用 sys.exit(0),别只 print;同时检查是否用了 gunicorn 等中间件 —— 它们自己接管了信号,你的 handler 需注册到它们的钩子里(如 gunicorn --graceful-timeout
  • 测试时用 docker stop -t 5 myapp 观察是否真收到 SIGTERM,而不是靠 Ctrl+C 模拟

pip install 在多阶段构建中反复下载依赖

看似省事的 COPY requirements.txt . && pip install -r requirements.txt 在镜像层缓存失效时(比如改了某行注释),会导致整个 pip install 重来,拖慢 CI 构建速度,还可能因网络波动失败。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  • requirements.txt 拆成 requirements-base.txt(不变的包)和 requirements-dev.txt(常变的),前者先 COPY + install,利用层缓存
  • --find-links--trusted-host 配私有源时,确保 URL 稳定;避免在 requirements.txt 里写 git+https://...,它每次都会重新 clone
  • Alpine 镜像装 numpy 等包会编译,极慢且易失败,优先用 apk add py3-numpy 或换 python:3.11-slim(Debian base,预编译 wheel 更全)
容器里 Python 的麻烦,往往不在语法或逻辑,而在你忘了它运行在一个被裁剪、被隔离、被严格资源管控的 PID namespace 里。任何依赖“系统默认”或“本地配置”的假设,都得先问一句:这个东西,真的在镜像里吗?

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