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  • c++内存泄漏查找

    2019-09-23 21:20:14
    1、查找内存泄漏 top 查看内存情况 找到异常pid cat /proc/pid/maps 找到堆栈地址 gdbGameServer attach pid dump memory /tmp/test.dump 0x12121221 0x3431534151 more /tmp/test.dump (sudogdbattach6900) ...

    1、查找内存泄漏
    top 查看内存情况 找到异常pid
    cat /proc/pid/maps 找到堆栈地址
    gdb GameServer
    attach pid
    dump memory /tmp/test.dump 0x12121221 0x3431534151
    more /tmp/test.dump

    (sudo gdb attach 6900)

     

    strings -n 20 test.dump | more

    你已经找到运行的进程的PID,dump出了那个进程的内存内容,然后用gdb,strings命令找出了有用的数据。

     

    # cat /proc/568/maps
    

     

     00008000-0036a000 r-xp 00000000 00:0e 236        /home/hik/hicore

    00372000-003a5000 rw-p 00362000 00:0e 236        /home/hik/hicore

    003a5000-00e28000 rwxp 003a5000 00:00 0          [heap]

    40000000-40005000 r-xp 00000000 01:00 94         /lib/ld-uClibc.so.0

    416db000-41770000 rw-s c2005000 00:0f 68         /dev/mem

    b51fc000-b5200000 rwxp b51fc000 00:00 0

    …….

    be1fc000-be200000 rwxp be1fc000 00:00 0

    be93b000-be950000 rwxp befeb000 00:00 0          [stack]

     

     

    第一行:从r-xp可知其权限为只读、可执行,该段内存地址对应于执行文件的代码段,程序的代码段需加载到内存中才可以执行。由于其只读,不会被修改,所以在整个系统内共享。

    第二行:从rw-p可知其权限为可读写,不可执行,该段内存地址对应于执行文件的数据段,存放执行文件所用到的全局变量、静态变量。

    第三行:从rwxp可知其权限是可读写,可执行,地址空间向上增长,而且不对应文件,是堆段,进程使用malloc申请的内存放在堆段。每个进程只有一个堆段,不论是主进程,还是不同的线程申请的内存,都反映到到进程的堆段。堆段向上增长,最大可以增长到1GB的位置,即0x40000000,如果大于1GB,glibc将采用mmap的方式,为堆申请一块内存。

    第四行:是程序连接的共享库的内存地址。

    第五行:是以mmap方式映射的虚拟地址空间。

    第六、七行:是线程的栈区地址段,每个线程的栈大小都是16K。

    第八行:是进程的栈区。关于栈段,每个线程都有一个,如果进程中有多个线程,则包含多个栈段。

    三、当前系统总内存的统计

    1、进程占用的总内存可以通过上述maps表计算出来。

    2、当系统运行起来以后,会把应用层相关的文件挂载到tmpfs文件系统下,海思系统下这部分大概有13M左右,这部分内存是以cache方式统计出来的,但是这部分内存cache无法通过回收策略或者显式的调用释放掉。

    3、根文件系统ramdisk占用的内存。

    4、当前系统保留内存的大小,可以通过查看/proc/sys/vm/min_free_kbytes来获取或者修改此内存的大小。

    5、当然,当系统运行起来后,还应该留有一定的内存用于在硬盘读写时做cache或者网络负荷比较高时分配skb等,一般需要30M以上。

     

     

    linux下利用valgrind工具进行内存泄露检测和性能分析

    valgrind通常用来成分析程序性能及程序中的内存泄露错误

     

    一 Valgrind工具集简绍

    Valgrind包含下列工具:

        1、memcheck:检查程序中的内存问题,如泄漏、越界、非法指针等。

        2、callgrind:检测程序代码的运行时间和调用过程,以及分析程序性能。

        3、cachegrind:分析CPU的cache命中率、丢失率,用于进行代码优化。

        4、helgrind:用于检查多线程程序的竞态条件。

        5、massif:堆栈分析器,指示程序中使用了多少堆内存等信息。

        6、lackey:

        7、nulgrind:

    这几个工具的使用是通过命令:valgrand --tool=name 程序名来分别调用的,当不指定tool参数时默认是 --tool=memcheck

     

    二 Valgrind工具详解

    1.Memcheck

        最常用的工具,用来检测程序中出现的内存问题,所有对内存的读写都会被检测到,一切对malloc、free、new、delete的调用都会被捕获。所以,它能检测以下问题:

           1、对未初始化内存的使用;

           2、读/写释放后的内存块;

           3、读/写超出malloc分配的内存块;

           4、读/写不适当的栈中内存块;

           5、内存泄漏,指向一块内存的指针永远丢失;

           6、不正确的malloc/free或new/delete匹配;

           7、memcpy()相关函数中的dst和src指针重叠。

    这些问题往往是C/C++程序员最头疼的问题,Memcheck能在这里帮上大忙。

     

    2.Callgrind

        和gprof类似的分析工具,但它对程序的运行观察更是入微,能给我们提供更多的信息。和gprof不同,它不需要在编译源代码时附加特殊选项,但加上调试选项是推荐的。Callgrind收集程序运行时的一些数据,建立函数调用关系图,还可以有选择地进行cache模拟。在运行结束时,它会把分析数据写入一个文件。callgrind_annotate可以把这个文件的内容转化成可读的形式。

    生成可视化的图形需要下载gprof2dot:http://jrfonseca.googlecode.com/svn/trunk/gprof2dot/gprof2dot.py

    这是个python脚本,把它下载之后修改其权限chmod +7 gprof2dot.py ,并把这个脚本添加到$PATH路径中的任一文件夹下,我是将它放到了/usr/bin目录下,这样就可以直接在终端下执行gprof2dot.py了。

       Callgrind可以生成程序性能分析的图形,首先来说说程序性能分析的工具吧,通常可以使用gnu自带的gprof,它的使用方法是:在编译程序时添加-pg参数,例如:

    首先执行 gcc -pg -o tmp tmp.c,然后运行该程序./tmp,程序运行完成后会在当前目录下生成gmon.out文件(这个文件gprof在分析程序时需要),
    再执行gprof ./tmp | gprof2dot.py |dot -Tpng -o report.png,打开report.png结果:

    00008000-0036a000 r-xp 00000000 00:0e 236        /home/hik/hicore

    00372000-003a5000 rw-p 00362000 00:0e 236        /home/hik/hicore

    003a5000-00e28000 rwxp 003a5000 00:00 0          [heap]

    40000000-40005000 r-xp 00000000 01:00 94         /lib/ld-uClibc.so.0

    416db000-41770000 rw-s c2005000 00:0f 68         /dev/mem

    b51fc000-b5200000 rwxp b51fc000 00:00 0

    …….

    be1fc000-be200000 rwxp be1fc000 00:00 0

    be93b000-be950000 rwxp befeb000 00:00 0          [stack]

     

    显示test被调用了5次,程序中耗时所占百分比最多的是test函数。

    再来看 Callgrind的生成调用图过程吧,执行:valgrind --tool=callgrind ./tmp,执行完成后在目录下生成"callgrind.out.XXX"的文件这是分析文件,可以直接利用:callgrind_annotate callgrind.out.XXX 打印结果,也可以使用:gprof2dot.py -f callgrind callgrind.out.XXX |dot -Tpng -o report.png 来生成图形化结果:

    3.Cachegrind

           Cache分析器,它模拟CPU中的一级缓存I1,Dl和二级缓存,能够精确地指出程序中cache的丢失和命中。如果需要,它还能够为我们提供cache丢失次数,内存引用次数,以及每行代码,每个函数,每个模块,整个程序产生的指令数。这对优化程序有很大的帮助。

        作一下广告:valgrind自身利用该工具在过去几个月内使性能提高了25%-30%。据早先报道,kde的开发team也对valgrind在提高kde性能方面的帮助表示感谢。

    它的使用方法也是:valgrind --tool=cachegrind 程序名,

    4.Helgrind

        它主要用来检查多线程程序中出现的竞争问题。Helgrind寻找内存中被多个线程访问,而又没有一贯加锁的区域,这些区域往往是线程之间失去同步的地方,而且会导致难以发掘的错误。Helgrind实现了名为“Eraser”的竞争检测算法,并做了进一步改进,减少了报告错误的次数。不过,Helgrind仍然处于实验阶段。

    5. Massif

        堆栈分析器,它能测量程序在堆栈中使用了多少内存,告诉我们堆块,堆管理块和栈的大小。Massif能帮助我们减少内存的使用,在带有虚拟内存的现代系统中,它还能够加速我们程序的运行,减少程序停留在交换区中的几率。

           Massif对内存的分配和释放做profile。程序开发者通过它可以深入了解程序的内存使用行为,从而对内存使用进行优化。这个功能对C++尤其有用,因为C++有很多隐藏的内存分配和释放。

     

    此外,lackey和nulgrind也会提供。Lackey是小型工具,很少用到;Nulgrind只是为开发者展示如何创建一个工具。我们就不做介绍了。

    三 使用Valgrind

           Valgrind使用起来非常简单,你甚至不需要重新编译你的程序就可以用它。当然如果要达到最好的效果,获得最准确的信息,还是需要按要求重新编译一下的。比如在使用memcheck的时候,最好关闭优化选项。

           valgrind命令的格式如下:

           valgrind [valgrind-options] your-prog [your-prog options]

    valgrind --tool=massif --stacks=yes ./test

    (这个工具有个bug, 只有程序中出现new或者malloc之类的堆操作,才会统计栈的使用,否则只统计堆的使用)

    一些常用的选项如下:

    选项

    作用

    -h --help

    显示帮助信息。

    --version

    显示valgrind内核的版本,每个工具都有各自的版本。

    -q --quiet

    安静地运行,只打印错误信息。

    -v --verbose

    打印更详细的信息。

    --tool=<toolname> [default: memcheck]

    最常用的选项。运行valgrind中名为toolname的工具。如果省略工具名,默认运行memcheck。

    --db-attach=<yes|no> [default: no]

    绑定到调试器上,便于调试错误。

     

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  • 方法 import tracemalloc def test(): tracemalloc.start() snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot() ... top_stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, 'lineno') print(top_stats[0:10]) 打印结果: [<

    方法

    import tracemalloc
    
    def test():
    	tracemalloc.start()
    	snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot()
    	## 你的各种数据操作
    	………………
    	snapshot2 = tracemalloc.take_snapshot()
        top_stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, 'lineno')
        print(top_stats[0:10])
    

    打印结果:

    [<StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/json/decoder.py' lineno=355>,)> size=10123317 (+9533677) count=304448 (+297771)>, 
    <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/re.py' lineno=191>,)> size=44658 (+44658) count=387 (+387)>,
    <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/PycharmProjects/algo-question/src/main.py' lineno=87>,)> size=25024 (+22784) count=391 (+356)>,
     <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/PycharmProjects/algo-question/src/main.py' lineno=90>,)> size=3240 (+3240) count=1 (+1)>, 
     <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/sklearn/svm/_base.py' lineno=616>,)> size=3176 (+3176) count=2 (+2)>,
      <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py' lineno=409>,)> size=3840 (+1920) count=6 (+3)>,
       <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/requests/utils.py' lineno=313>,)> size=2424 (+1344) count=26 (+21)>, 
       <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/http/client.py' lineno=1209>,)> size=1344 (+1344) count=21 (+21)>, 
       <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/requests/structures.py' lineno=46>,)> size=1928 (+1200) count=13 (+10)>, 
     <StatisticDiff traceback=<Traceback (<Frame filename='/Users/opt/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/threading.py' lineno=237>,)> size=2320 (+1056) count=6 (+2)>]
    

    结果显示的是你一次调用后,内存新增情况,比如:size=3176 (+3176)
    就代表内存为3176,比上次新增3176,说明初始内存为0;
    size=2424 (+1344) 表示初始内存 为1080, 内存有残留,当然最终要多运行几次来查看内存情况。

    其他方法:

    显示变量引用次数

    print('sentences:{}'.format(sys.getrefcount(sentences)))
    

    保存各个类型内存增长情况:

    with open('log_del.txt', 'a+') as f:
            objgraph.show_most_common_types(limit=50, file=f)
            f.close()
    

    打印内存增长情况:

    objgraph.show_growth()
    
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  • 1、JSTACK 排除CPU占用过高的线程 查找TOMCAT的进程ID ps aux | grep tomcat top -H -p pid ps -mp pid -o THREAD,tid,time //转化TID为16进制 printf "%x\n" tid jstack p...

    1、JSTACK 排除CPU占用过高的线程

    查找TOMCAT的进程ID

    ps aux | grep tomcat

    top -H -p pid

    ps -mp pid -o THREAD,tid,time

    //转化TID为16进制

    printf "%x\n" tid

    jstack pid | grep tid -A 30

    一般配置JVM启动参数,让JVM在遇到OutOfMemoryError时自动生成Dump文件

    -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path

    2、jmap -histo pid 展示class的内存情况

    说明:instances(实例数)、bytes(大小)、classs name(类名)。它基本是按照使用使用大小逆序排列的。 

    #instance 是对象的实例个数 
    #bytes 是总占用的字节数 
    class name 对应的就是 Class 文件里的 class 的标识 
    B 代表 byte
    C 代表 char
    D 代表 double
    F 代表 float
    I 代表 int
    J 代表 long
    Z 代表 boolean
    前边有 [ 代表数组, [I 就相当于 int[]
    对象用 [L+ 类名表示

    第一步:导出堆

    #jmap -dump:live,file=a.log pid

    除了使用jmap命令,还可以通过以下方式:

    1、使用 jconsole 选项通过 HotSpotDiagnosticMXBean 从运行时获得堆转储(生成dump文件)、

    2、虚拟机启动时如果指定了 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 选项, 则在抛出 OutOfMemoryError 时, 会自动执行堆转储。

    3、使用 hprof 命令

     

    第二步:分析堆文件,推荐用其他工具加载,例如:visualvm

    #jhat -J-Xmx512M a1.log

    说明:有时dump出来的堆很大,在启动时会报堆空间不足的错误,可加参数:jhat -J-Xmx512m <heap dump file>。这个内存大小可根据自己电脑进行设置。

    解析Java堆转储文件,并启动一个 web server

     

    第三步:查看html

    http://ip:7000/

     

    第四步,jmap -heap pid

    using parallel threads in the new generation.  ##新生代采用的是并行线程处理方式

    using thread-local object allocation.   

    Concurrent Mark-Sweep GC   ##同步并行垃圾回收

     

    Heap Configuration:  ##堆配置情况

       MinHeapFreeRatio = 40 ##最小堆使用比例

       MaxHeapFreeRatio = 70 ##最大堆可用比例

       MaxHeapSize      = 2147483648 (2048.0MB) ##最大堆空间大小

       NewSize          = 268435456 (256.0MB) ##新生代分配大小

       MaxNewSize       = 268435456 (256.0MB) ##最大可新生代分配大小

       OldSize          = 5439488 (5.1875MB) ##老生代大小

       NewRatio         = 2  ##新生代比例

       SurvivorRatio    = 8 ##新生代与suvivor的比例

       PermSize         = 134217728 (128.0MB) ##perm区大小

       MaxPermSize      = 134217728 (128.0MB) ##最大可分配perm区大小

     

    Heap Usage: ##堆使用情况

    New Generation (Eden + 1 Survivor Space):  ##新生代(伊甸区 + survior空间)

       capacity = 241631232 (230.4375MB)  ##伊甸区容量

       used     = 77776272 (74.17323303222656MB) ##已经使用大小

       free     = 163854960 (156.26426696777344MB) ##剩余容量

       32.188004570534986% used ##使用比例

    Eden Space:  ##伊甸区

       capacity = 214827008 (204.875MB) ##伊甸区容量

       used     = 74442288 (70.99369812011719MB) ##伊甸区使用

       free     = 140384720 (133.8813018798828MB) ##伊甸区当前剩余容量

       34.65220164496263% used ##伊甸区使用情况

    From Space: ##survior1区

       capacity = 26804224 (25.5625MB) ##survior1区容量

       used     = 3333984 (3.179534912109375MB) ##surviror1区已使用情况

       free     = 23470240 (22.382965087890625MB) ##surviror1区剩余容量

       12.43827838477995% used ##survior1区使用比例

    To Space: ##survior2 区

       capacity = 26804224 (25.5625MB) ##survior2区容量

       used     = 0 (0.0MB) ##survior2区已使用情况

       free     = 26804224 (25.5625MB) ##survior2区剩余容量

       0.0% used ## survior2区使用比例

    concurrent mark-sweep generation: ##老生代使用情况

       capacity = 1879048192 (1792.0MB) ##老生代容量

       used     = 30847928 (29.41887664794922MB) ##老生代已使用容量

       free     = 1848200264 (1762.5811233520508MB) ##老生代剩余容量

       1.6416783843721663% used ##老生代使用比例

    Perm Generation: ##perm区使用情况

       capacity = 134217728 (128.0MB) ##perm区容量

       used     = 47303016 (45.111671447753906MB) ##perm区已使用容量

       free     = 86914712 (82.8883285522461MB) ##perm区剩余容量

       35.24349331855774% used ##perm区使用比例

     

    3、jstat 命令

    jstat -gc pid 1000 或者 jstat -gc pid 1000 > out.txt: 每隔1000号码打印一次或导出 GC 的状态。

    • S0C S0U:Survivor 0区的大小及使用情况
    • S1C S1U:Survivor 1区的大小及使用情况
    • EC EU:Eden 区的大小及使用情况
    • OC OU:Old 区的大小及使用情况
    • PC PU:Perm 区的大小及使用情况(Java 8 中取消)
    • MC MU:Metaspace 区的大小及使用情况(Java 8 中用户替代 Perm 区)
    • YGC YGCT:Young Generation Minor GC 的数目及时间(单位秒)
    • FGC FGCT:Old Generation Full GC 的数目及时间(单位秒)
    • GCT:GC 总时间 = YGCT + FGCT(单位秒)

    转载于:https://my.oschina.net/u/3086399/blog/1923875

    展开全文
  • 最近在解决项目问题的过程中,发现编译部分存在内存泄漏。找了许久都没找到泄漏的点,最近通过一种方法有了一点进展。 使用mtrace: 1 #include<mcheck.h> 2 int main() { setenv("MALLOC_TRACE",/home...

    最近在解决项目问题的过程中,发现编译部分存在内存泄漏。找了许久都没找到泄漏的点,最近通过一种方法有了一点进展。

    使用(方法一)mtrace:

    #include<mcheck.h>

    int main()

    {

        setenv("MALLOC_TRACE",/home/root/trace.log,1);

        mtrace();

        ......

    }

    等程序运行之后,就会在/home/root路径下生成trace.log。

    然后将执行文件compile-run和trace.log放在linux系统的同一路径下;

    再使用命令mtrace compile-run trace.log 就可以显示没有释放的内存地址(addr)、大小(size)和调用者(caller);

    但是可悲的是,从我的显示来看,是libc.so.6中出了内存泄漏。感觉是我搞错了的样子。还需进一步核查。

    ****************************************************************以下为2021-01-23更新***********************************************************************************

        其实我没有搞错,从trace.log中的记录:  /lib/libc.so.6:(_strdup + 0x10).......  来看,是因为程序中反复调用了strdup()这个字符串复制函数而没有回收内存导致的泄漏。

    我是通过下面的方法二找出这个内存泄漏源的:

    (方法二)通过将项目代码分块,逐块排除的方法。

        这种方法虽然比较笨,但不失为一种有效的方法。这种方法不仅适用于软件,硬件也同样适用。

    (方法三) 利用valgrind --leak -check=full --show-reachable=yes -v ./compile-run ./trace.log查看具体产生内存泄漏的代码;但./compile_run必须是能在PC上运行的执行文件,才能利用valgrind得到分析结果,否则会报错说架构不对

    ******************************************************************************************************************************************************************************

    打印系统内存的方法如下,但此种方式似乎和虚拟内存没有必然联系。因为从我的实际验证来看,当通过top指令来查看虚拟内存时,虽然VSZ%的数值没变,但通过sysinfo打印出来的数据却在变化。

    #include <sys/sysinfo.h>

    struct sysinfo sinfo;

    void *compileRun()

    {

        int err;

        err = sysinfo(&sinfo);

        DEBUG_LOG(INFO, “%d, %d”, sinfo.totalram,sinfo.freeram);

    }

    ******************************************************************************************************************************************************************************

     

     

    展开全文
  • 在实际的项目中,最难缠的问题就是内存泄漏,当然还有panic之类的,内存泄漏分为两部分用户空间的和内核空间的.我们就分别从这两个层面分析一下.用户空间查看内存泄漏和解决都相对简单。定位问题的方法和工具也很多...
  • 快速定位内存泄漏的套路(linux)快速定位内存泄漏的套路(linux)https://blog.csdn.net/xieyihua1994/article/details/105248362/背景偶然间发现一个模块挂掉了,并且没有生成core文件。这就让我很奇怪,因为一般如果...
  • 在没有发现或者并不知道哪有内存泄漏的情况下,可以使用在 3.3 节提到的一系列内存分析工具去分析。通常情况下,可以使用 Heap View 粗略查看堆的使用情况,又或者使用Allocation Tracker 跟踪内存分配情况,...
  • node.js内存泄露Once we begin to type that code, we already introduce bugs and allocating memory without knowing it. How we manage them can make or mar our software.ØNCE我们开始键入的代码,我们已经...
  • 作者:王下邀月熊 https://juejin.im/post/6844903508337164296内存分析与内存泄漏定位是笔者现代 Web 开发工程化实践之调试技巧的一部分,主...
  • 定位python内存泄漏问题

    万次阅读 多人点赞 2019-07-10 22:57:02
    记一次 Python 内存泄漏的排查 背景 上周使用我的python web框架开发的第二个项目上线了,但是没运行几天机器内存就报警了,8G内存使用了7G,怀疑有内存泄漏,这个项目提供的功能就是一堆机器学习模型,对历史数据...
  • MAT(Memory Analyzer Tool),一个基于Eclipse的内存分析工具,是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具,它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析,快速的计算出在内存...
  • linux下如何检查内存泄露 (16页) 本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦!19.90 积分Linux下如何检查内存泄露,什么是内存泄露?,以下说法哪个正确? 应用程序在分配某...
  • 第一步,查找内存泄漏的应用程序。 首先,写一个简单的内存泄漏程序(每秒钟泄漏4MB)umemleak.c: #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <unistd.h> #include <string.h>...
  • 或许很多朋友对Instruments应用不太了解,但可能很多老的iOS开发者都应该用过Instruments工具来检测iOS应用内存泄漏情况。特别是在iOS 5.0之前,即苹果在iOS平台上面还没支持ARC的时候,写iOS应用就类似C语言那样,...
  • linux--shell脚本记录进程内存变化VmRSS|VmSize(内存泄漏)1 介绍2 虚拟内存(Virtual Memory)与驻留内存(Resident Memory)3 VmRSS与VmSize4 如下每10分钟统计一次参考 1 介绍 记录进程的内存增长情况,定位是否...
  • 因为程序是一个动态运行的过程,所以我们很难发现一定就内存泄漏了,那可以先用top命令跟踪下某个进程,哦先来了解top命令: 在终端上敲入top命令,显示结果如下: top命令是Linux下常用的性能分析工具,.
  • 「Linux」- 内存泄漏(学习笔记)更新日期:2020年08月05日@IGNORECHANGE对应用程序来说,动态内存的分配和回收,是既核心又复杂的一个逻辑功能模块。管理内存的过程中,也很容易发生各种各样的“事故”:1)没正确回收...
  • java内存泄露分析定位

    2021-02-12 21:50:07
    线上服务模块CPU和RAM内存都出现了异常,记录一下自己的分析过程:1....先用top分析当前系统内存和cpu的占用情况先查看下是否有缓存占用了物理内存输入指令: free -htotal used free shared buff/cache availabl...
  • python内存泄露排查

    2020-12-04 23:35:45
    最近线上某台虚拟机隔三差五就会挂掉,通过业务日志基本上排查到每次出错都源于某一个请求。于是对该请求展开排查。1,先确认罪魁祸首:执行该...而VIRT,RES,内存占比却有显著提升,且执行完成后并未下降。多次...
  • 1.背景最近遇到了一个web服务超时不能访问的问题,用户访问系统不定时返回504(超时)页面,导致用户的访问异常,需要定位并解决...系统内存不足,请求无法响应,导致系统运行缓慢4.某一块代码存在大量计算逻辑,导致...
  • 如何查看应用是否存在内存泄漏

    万次阅读 2018-12-03 15:19:41
    查看内存信息: 一般来说内存占用大小有如下规律: VSS >= RSS >= PSS >= USS VSS - Virtual Set Size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存)是单个进程全部可访问的地址空间 RSS - Resident Set Size ...
  • 本文提供一种通过wrap malloc查找memory leak的思路,依靠这个方法,笔者紧急解决了内存泄漏问题,避免项目流血上大促,该方法在日后工作中大放光彩,发现了项目中大量沉疴已久的内存泄漏问题。 什么是内存泄漏?...
  • Bug描述:压力测试一个小工程时发现内存逐渐减少,10个小时后出现OOMBug定位过程: 对整个工程模块进行分解,逐步缩小范围,由于整个工程包括几个相对独立的小模块,而整个工程采用单进程多线程的模型,导致进行分解...
  • 小心踩雷,一次Java内存泄漏排查实战

    千次阅读 多人点赞 2019-06-04 08:45:00
    找到内存泄漏的对象了,在项目里全局搜索对象名,它是一个 Bean 对象,然后定位到它的一个类型为 Map 的属性。   这个 Map 根据类型用 ArrayList 存储了每次探测接口响应的结果,每次探测完都塞到 ArrayList ...
  • Linux进程内存分析和内存泄漏定位

    千次阅读 2017-08-21 10:35:10
    linux本身提供了一些工具方便我们达成这些需求,查看进程实时资源top工具,更详细的进程内存堆栈情况,pmap工具,Linux进程运行时状态信息也会保存在proc目录下,相应进程ID目录下,这里有很丰富的信息,先讨论进程...
  • golang 内存泄露检测

    千次阅读 2019-06-07 03:13:32
    golang内存泄露工具检查 安装工具 brew install graphviz (生成图片时候要用到dot) 使用pprof工具实现 简单使用场景 package main import ( "fmt" "net/http" "runtime/pprof" "time" ) var quit ...
  • 1、诊断存在泄露#观察内存总体使用情况,发现内存free在减少$ vmstat 5procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa...
  • [转] 利用jemalloc分析内存泄漏

    千次阅读 2019-06-04 14:43:00
    Jemalloc不仅实现了一种通用的malloc, 还能利用它...这里介绍如何利用jemalloc来检测内存泄漏问题. 并且利用LD_PRELOAD环境变量, 可以做到不需要源代码, 将jemalloc库嵌入到可执行程序中, 从而用jemalloc去malloc...
  • android 内存泄漏问题

    2021-05-26 13:52:31
    内存泄露问题在一些压力测试的场景很容易暴露,例如一些常用应用场景反复操作(eg:反复切换前后摄像头,反复进入退出相机应用、压力拍照等等)。内存泄露一般表现为:①内存分配释放,导致进程空间虚拟地址被分配完,...

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