Как приблизительно оценить объем памяти, необходимый сервису, если известна нагрузка?

Оценка памяти строится на определении memory footprint одного сообщения и количества одновременно обрабатываемых данных.

1) Основной принцип

Память ≈ размер данных × количество одновременно обрабатываемых сообщений

Пример:

• сообщение ~50 KB

• одновременно обрабатывается 500 сообщений

Память только под данные:
50 KB × 500 ≈ 25 MB
Но реальное значение выше из-за накладных расходов.

2) Накладные расходы Python

Дополнительно память расходуют:

1. объекты Python

2. строки и словари

3. буферы сериализации

4. стек корутин

3) Инструменты измерения

Полезные инструменты:

1. tracemalloc

2. memory_profiler

3. objgraph

Пример:

import tracemalloc
tracemalloc.start()
# выполнение нагрузки
print(tracemalloc.get_traced_memory())

4) Практический подход

Типичная схема:

1. замер памяти при N сообщениях

2. масштабирование оценки

3. добавление запаса

Вывод
Память лучше оценивать экспериментально: сначала расчет, затем нагрузочный тест и корректировка.