Python の高CPU使用率
Python のCPU問題は、タイトなループ、大規模なデータ変換、非効率なアルゴリズム、または同一マシン上で競合する過剰なワーカーが原因であることが多い。
Common symptoms
- Python プロセスがCPU使用率のトップに居続ける
- バッチジョブが想定より時間がかかる
- APIワーカーが負荷時に飽和する
Likely causes
- 非効率なループや重複処理
- 重いシリアライズ、パース処理、またはデータ変換
- プロセスまたはスレッドの過剰な数
- データベースまたはIOのバックプレッシャーによるバックログの発生
Evidence to look for
同じ Python のPIDが数分間ホットな状態のまま
CPUが特定のジョブ、ワーカー、またはエンドポイントと相関している
perf またはプロファイラーが特定のホットなコールスタックに集中していることを示す
What it usually means
Python はアーキテクチャの非効率性を増幅させやすい。問題がコンピュート、IO、またはオーケストレーションのどれにあるかを特定することが重要である。
What to do next
- 1ワーカーをスケールする前にホットパスをプロファイルする
- 2重複処理や繰り返しのパース処理を削減する
- 3CPU負荷の高い処理をレイテンシに敏感なパスから分離する
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