Python 使用sqlalchemy的Flask应用程序内存泄漏

我有一个在Flask服务器上运行的应用程序（在容器中）

• 我们正在连接db，并使用sqlalchemy（orm）管理横断面
• 数据库包含多个表（每个表对应个人ID）
• 我们的应用程序可以一次处理多个请求

这是应用程序操作的简化： 当收到新请求时，我们从相关表（根据发出请求的人员ID）查询相关数据，并将其保存在我们自己的缓存中（由我们管理） 缓存实际上是一个dict的dict-因此它看起来像：

db_dict=={PERSON_ID1:[{SESSION_ID1:db_SESSION1，SESSION_ID2:db_SESSION2}]，PERSON_ID2:…}

会话ID通过使用flask.\u app\u ctx\u stack.\uu ident\u func\uu（）确定。 以及使用

orm.scoped_会话创建的会话（self.db_session_工厂，scopefunc=flask.\u app_ctx_stack.\uu ident_func）

我们正在关闭会话，并在teardown_appcontext中从dict中“弹出”它。 尽管如此，还是存在泄漏—内存随着请求的处理而增加—并最终达到容器限制

我很确定缓存机制是问题所在，但我找不到漏洞。 有什么想法吗