排查问题在从Kafka获取消费数据的过程中，使用ThreadPoolExecutor（线程池），在数据量较大的情况下，会造成内存泄漏，导致机器挂掉；伪代码为：defdeal_func(msg):#处理相关逻辑passpool=ThreadPoolExecutor(10)#LinkkafkawhileTrue:msg=client.poll(0.1)#Callpool.submit(deal_func,msg)调用程序后，内存直线上升；查询文章后找到原因，在循环中调用使用线程池时，进程会不断往线程池中扔任务，而不会判断线程池中是否有空闲进程；验证程序：importtimefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordeffunc(num):print(f'the{num}run')time.sleep(2)returnnum*numdefmain():pool=ThreadPoolExecutor(2)result=[]foriinrange(100):pool.submit(func,i)print(pool._work_queue.qsize())pool.shutdown()if__name__=='__main__':main()执行结果如下：1...95969798the2runthe3runthe4runthe5runthe6runthe7run可以看出当前进程还没有判断线程池中是否有空闲进程；进程在哪里发送任务到线程池？查看源码，可以发现：classThreadPoolExecutor(_base.Executor):#...省略代码self._max_workers=max_workersself._work_queue=queue.SimpleQueue()self._threads=set()self._broken=Falseself._shutdown=False代码中新建SimpleQueue作为线程池通信的队列对象，但是没有指定队列大小。在不断向线程池添加消息的过程中，线程池的消费速度跟不上生产速度。队列中会出现消息积压，导致进程内存不断增加；解决方法由于线程池使用的是无界队列，所以可以重写类，使用有界队列，如：):super(BoundThreadPoolExecutor,self).__init__(*args,**kwargs)self._work_queue=queue.Queue(2)在初始化函数__init__中写入线程池的队列对象，赋值为Queue(2)，这样就可以限制队列的大小，在执行过程中，如果队列满了，程序会一直等待线程池，直到线程池中有空闲线程为止；到这里为止，已经解决了为什么进程会内存溢出，但是ThreadPoolExcutor是怎么实现的呢？可以进一步分析源码；见下一章；
