Scrapegraph-ai项目中Playwright浏览器内存泄漏问题分析与解决方案

问题背景

在使用Scrapegraph-ai项目进行网页抓取时，开发人员遇到了一个典型的内存管理问题。当Lambda函数被多次调用时，系统会抛出"ENOSPC: no space left on device"错误，提示无法在/tmp目录下创建临时文件。这个问题源于Playwright浏览器实例未能正确关闭，导致每次调用都会积累内存占用，最终耗尽系统资源。

技术分析

Playwright作为现代浏览器自动化工具，在执行过程中会在/tmp目录下创建临时工作目录(playwright-artifacts-*)用于存储浏览器运行时的各种临时文件。正常情况下，这些资源会在浏览器关闭后被自动清理。但在实际使用中，特别是在Lambda函数这类无服务器环境中，可能会出现以下情况：

1. 浏览器实例未正确关闭，导致临时文件残留
2. 多次调用积累大量临时文件
3. 系统/tmp分区空间被占满
4. 新实例无法创建必要的工作目录

解决方案

针对这一问题，开发人员提出了一个实用的临时解决方案：定期清理/tmp目录中过大的文件。该方案通过以下步骤实现：

1. 设置1GB的阈值作为清理标准
2. 遍历/tmp目录下的所有文件和子目录
3. 计算每个项目的总大小
4. 删除超过阈值的大型项目

这个方案虽然简单，但能有效缓解内存泄漏导致的问题。从日志中可以看到，它成功清理了多个超过1GB的headless_shell核心转储文件。

最佳实践建议

对于长期解决方案，建议考虑以下几点：

1. 确保Playwright浏览器实例在使用后正确关闭
2. 在Lambda环境中配置适当的临时存储空间
3. 实现资源使用的监控机制
4. 考虑使用Playwright的持久化上下文功能减少初始化开销
5. 在无服务器环境中实施更严格的资源回收策略

结论

内存管理是自动化浏览器工具在无服务器环境中面临的重要挑战。通过理解Playwright的资源使用模式并实施适当的清理策略，可以有效预防因资源耗尽导致的服务中断。Scrapegraph-ai项目中的这一案例为类似场景提供了有价值的参考。