一个常驻服务启动时把一份 100 万行的 CSV 一次性载入内存，每行解析成 dict 缓存起来（8 个字段：3 个短字符串、2 个 int、1 个 float、1 个 bool、1 个时间戳字符串）。实测进程 RSS 约 800MB，而机器只给了 1GB，跑一段时间后被 OOM Killer 干掉。你会怎么把常驻内存压下来？请说出你会选的具体方案、预估能降到多少、以及这个方案让你牺牲了什么。

面试官在考什么

判断他是否真的理解 CPython 对象模型与内存开销的来源，还是只会背 __slots__ / namedtuple 的名词；以及在机器规格这种成本约束下能否做出可落地的取舍。

Python 语言特性

回答框架 · 前两步

1. 先定位开销来源：开销大头是「每行一个容器对象 + 每行一个 __dict__ + 每行若干个独立 str 对象」，而不是数据本身；一个装了 8 个 key 的 dict 加上它的 __dict__ 与 8 个字段对象，量级在几百字节/行。
2. 方案一：换成 dataclass(slots=True) 或 namedtuple，去掉每行的 __dict__ 与哈希表，通常能省 30%~50%。

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