在Apache Beam Python的ReadFromPubsub IO中处理内存泄漏问题可以尝试以下解决方法：

1. 使用PubsubLiteIO替代ReadFromPubsub：PubsubLiteIO是一种更为稳定和可靠的Pub/Sub IO插件，可以有效避免内存泄漏问题。可以使用以下方式导入和使用PubsubLiteIO：

   from apache_beam.io.gcp.pubsublite import PubsubLiteIO
   
   # 使用PubsubLiteIO读取消息
   messages = (
       p
       | 'Read From Pubsub' >> PubsubLiteIO.read().from_topic('projects//topics/')
   )
   

2. 使用FixedWindow以及AfterWatermark策略：内存泄漏的常见原因之一是由于窗口延迟导致的，可以使用FixedWindow来指定固定的窗口大小，并结合AfterWatermark策略来处理延迟消息。示例代码如下：

   from apache_beam import window
   from apache_beam.transforms.trigger import AfterWatermark
   
   messages = (
       p
       | 'Read From Pubsub' >> beam.io.ReadFromPubSub(subscription='')
       | 'Assign Timestamps' >> beam.Map(lambda x: beam.window.TimestampedValue(x, x['event_timestamp']))
       | 'Window into FixedWindows' >> beam.WindowInto(window.FixedWindows(10 * 60))
       | 'Trigger AfterWatermark' >> beam.WindowInto(window.TriggeringPolicy(AfterWatermark(0, early=0, late=0)), accumulation_mode=beam.trigger.AccumulationMode.DISCARDING)
   )
   

3. 显式调用acknowledge()方法：在处理完每个消息时，显式调用acknowledge()方法进行消息确认，确保消息被正确处理和删除，避免造成内存泄漏。示例代码如下：

   def process_message(message):
       # 处理消息
       # ...
   
       # 确认消息已处理完毕
       message.acknowledge()
   
   messages = (
       p
       | 'Read From Pubsub' >> beam.io.ReadFromPubSub(subscription='')
   )
   
   processed_messages = messages | 'Process Messages' >> beam.Map(process_message)
   

4. 使用Batch Elements插件：Batch Elements是一个Apache Beam插件，可以帮助处理大量的输入元素，避免内存泄漏问题。可以使用以下方式导入和使用Batch Elements插件：

   from apache_beam.transforms import batch
   
   messages = (
       p
       | 'Read From Pubsub' >> beam.io.ReadFromPubSub(subscription='')
   )
   
   batched_messages = (
       messages
       | 'Batch Messages' >> batch.BatchElements(min_batch_size=1000, max_batch_size=10000)
   )
   

通过以上方法之一，您可以解决Apache Beam Python ReadFromPubsub IO中的内存泄漏问题。请根据您的实际情况选择合适的解决方法。