Проблема переполнения оперативной памяти в вашем случае может быть связана с тем, как вы обрабатываете изображения в вашем Django-приложении. Когда вы запрашиваете изображение, оно загружается в память, и в зависимости от того, как вы обрабатываете это изображение, оно может занимать довольно много памяти.
Вот несколько причин, по которым память не освобождается:
1. **Неосвобожденные ресурсы**: Если вы используете библиотеки для работы с изображениями (например, Pillow), то изображения могут оставаться в памяти, если они не освобождены после обработки. Убедитесь, что вы корректно закрываете все используемые ресурсы.
2. **Кэширование**: Возможно, у вас есть кэш, который хранит изображения в памяти для быстрого доступа. Если кэш не имеет ограничения на размер, это может привести к его переполнению.
3. **Утечки памяти**: Если в коде есть утечки памяти (как, например, циклические ссылки), это может привести к тому, что память не будет освобождена, даже если объект больше не используется.
4. **Неэффективная обработка**: Если вы сохраняете изображения в памяти, а не сразу отправляете их обратно клиенту, это может привести к увеличению использования памяти.
### Как решить проблему:
1. **Используйте потоковую передачу данных**: Вместо того чтобы загружать изображение целиком в память, вы можете передавать его клиенту напрямую из источника. Например, вы можете использовать `StreamingHttpResponse` в Django.
```python
from django.http import StreamingHttpResponse
import requests
def image_view(request):
url = "http://example.com/image.jpg"
response = requests.get(url, stream=True)
return StreamingHttpResponse(response.iter_content(chunk_size=8192), content_type="image/jpeg")
```
2. **Ограничение кэширования**: Если используете кэш, убедитесь, что у него есть ограничение на объем памяти или размер хранимых объектов.
3. **Профилирование памяти**: Используйте инструменты для профилирования памяти, такие как `memory_profiler`, чтобы понять, где происходит утечка памяти или неэффективное использование.
4. **Очистка неиспользуемых объектов**: Вы можете вручную вызывать сборщик мусора или уменьшить использование памяти, присваивая объекты `None`, когда они больше не нужны.
5. **Мониторинг**: Настройте мониторинг памяти для своих контейнеров Docker, чтобы отслеживать использование памяти и загруженность.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете снизить использование оперативной памяти в вашем приложении и предотвратить переполнение памяти контейнера.