问题描述
当使用python gdal库读取VRT区域时，RAM使用率一直保持增加到大约50％的可用内存。在普通计算机上，这很好，但在具有大量可用RAM的计算群集上运行时，就会成为问题。
有没有办法限制gdal使用多少RAM？
编辑：
我正在使用vrt.ReadAsArray(...)一次读取256x256像素的块，这些块立即使用，以后不再需要。但是，从内存消耗来看，gdal会将读取的切片保留在内存中，以防万一再次需要它们，直到可用内存大约填满50％。只有这样，它才会开始从RAM中删除未使用的图块。不管我在什么程序上运行硬件，内存消耗都会随着时间的推移不断增加，直到达到50％。
我想将其限制为32Gb RAM。
我发现gdal的CHACHE_MAX配置选项。但是，在使用gdal.GetCacheUsed()检查已使用的缓存量时，它显然总是为0。因此，尽管该选项听起来很有希望，但这似乎无法提供解决方案。
解决方法
我终于做了一些测试，找到了解决方案，以防其他人遇到这个问题。
尽管gdal.GetCacheUsed()始终返回0，但是更改CACHE_MAX config选项对我来说解决了这个问题。可以在python这样设置：
from osgeo import gdal
gdal.SetCacheMax(134217728) # 134Mb
虽然我无法弄清楚此限制的适用程度，但缓存大小似乎是每个波段，每个VRT中的栅格，每个VRT，每个进程。也就是说，具有许多栅格和波段等的VRT的内存使用量将更高。