PythonのresourceモジュールでUNIXリソース使用量を測定・制御する方法

UNIXのリソース使用量を測定するには、Pythonプログラム内でresourceモジュールを使用します。このモジュールは、リソース使用量の測定だけでなく、利用量そのものを制御することもできます。

モジュールを利用するには、まず次のようにインポートします。

import resource

リソース制限(Resource Limits)

resourceモジュールでは、setrlimit()関数を使ってリソースの利用量に上限を設定できます。リソースの制限には「ソフトリミット(soft limit)」と「ハードリミット(hard limit)」という2つのパラメータが用意されています。

ソフトリミットは現在適用されている制限値で、プロセス単位で変更できますが、ハードリミットを超える値には設定できません。一方、ハードリミットはソフトリミット以上の任意の値まで引き下げることはできますが、引き上げることはできません。

resource.getrlimit(resource)

指定したリソースのソフトリミットとハードリミットをタプルとして返します。無効なリソースを指定した場合はValueErrorが発生します。

resource.setrlimit(resource, limits)

リソースに制限値を設定します。limitsは(ソフトリミット, ハードリミット)の形式のタプルで指定します。RLIM_INFINITYを指定すれば、リソースを無制限にすることも可能です。

resource.prlimit(pid, resource[, limits])

getrlimit()とsetrlimit()の機能を組み合わせたメソッドです。任意のプロセスに対して、リソース制限の取得と設定を同時に行えます。pidに0を指定すると、呼び出し元のプロセス自身が対象になります。

リソース制限に関連する主な定数は以下の通りです。

リソース使用量(Resource Usage)

リソース使用量を調べるためのメソッドと定数も用意されています。

resource.getrusage(who)

現在のプロセス、またはその子プロセスが使用したリソース情報を含むオブジェクト(struct_rusage)を返します。戻り値の各フィールドから、CPU時間やメモリ使用量など、リソースがどのように使われたのかを詳細に確認できます。

resource.getpagesize()

システムページのサイズをバイト数で返します。物理的なページサイズと必ずしも一致しない場合がある点に注意してください。

リソース使用量に関連する主な定数は以下の通りです。

サンプルコード

import resource

res_limits = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)
print(res_limits)
print('Page Size: ' + str(resource.getpagesize()))

resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (1, 2))
print('Resource Limits: ' + str(resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)))

for a in range(1000):
    for b in range(1000):
        for c in range(1000):
            pass

実行結果

$ python3 example.py
resource.struct_rusage(ru_utime=0.035801, ru_stime=0.01074, ru_maxrss=9356, ru_ixrss=0, ru_idrss=0,
ru_isrss=0, ru_minflt=1147, ru_majflt=0, ru_nswap=0, ru_inblock=0, ru_oublock=0,
ru_msgsnd=0, ru_msgrcv=0, ru_nsignals=0, ru_nvcsw=0, ru_nivcsw=17)
Page Size: 4096
Resource Limits: (1, 2)
CPU time limit exceeded (core dumped)

この例では、まずRUSAGE_SELFを指定して自プロセスのリソース使用状況を取得し、ページサイズ(4096バイト)を表示しています。その後、CPU時間のソフトリミットを1秒、ハードリミットを2秒に設定しています。三重のループ処理がソフトリミットを超えて実行され続けたため、最終的にSIGXCPUシグナルによってプロセスが強制終了(CPU time limit exceeded)されていることがわかります。