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我的代码遇到了以下问题：我使用 Valgrind 和 gperftools 来执行堆检查和堆分析，看看我是否释放了我分配的所有内存。这些工具的输出看起来不错，似乎我并没有失去记忆。但是，当我查看top并且我很困惑的输出时，ps因为这基本上不代表我使用 valgrind 和 gperftools 观察到的内容。

以下是数字：

  • 热门报告：RES 150M
  • Valgrind (Massif) 报告：23M峰值使用量
  • gperftools Heap Profiler 报告：22.7M峰值使用量

我现在的问题是，差异来自哪里？我也尝试跟踪 Valgrind 中的堆栈使用情况，但没有任何成功。

更多细节：

  • 该过程基本上是通过C api将数据从mysql加载到内存存储中
  • 在加载完成后不久执行泄漏检查并中断，显示最终丢失 144 个字节，并且 10M 可达，这符合当前分配的数量
  • 该库不执行复杂的 IPC，它启动了几个线程但只有一个线程正在执行工作
  • 它不加载其他复杂的系统库
  • /proc/pid/smaps 中的 PSS 大小对应于 TOP 和 ps 中的 RES 大小

你有什么想法，报告的内存消耗的差异来自哪里？如何验证我的程序是否正确运行？您对我如何进一步调查此问题有任何想法吗？

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最后我能够解决这个问题，并很乐意分享我的发现。一般来说，从我的角度来看，评估程序内存消耗的最佳工具是 Valgrind 的Massif工具。它允许您分析堆消耗并为您提供详细分析。

要分析您现在运行的应用程序的堆valgrind --tool=massif prog，这将使您能够基本访问有关典型内存分配功能的所有信息，比如malloc和朋友。但是，为了更深入地挖掘，我激活了该选项，该选项--pages-as-heap=yes甚至会报告有关底层系统调用的信息。这里举个例子是我的分析会话中的一些东西：

 67  1,284,382,720      978,575,360      978,575,360             0            0
100.00% (978,575,360B) (page allocation syscalls) mmap/mremap/brk, --alloc-fns, etc.
->87.28% (854,118,400B) 0x8282419: mmap (syscall-template.S:82)
| ->84.80% (829,849,600B) 0x821DF7D: _int_malloc (malloc.c:3226)
| | ->84.36% (825,507,840B) 0x821E49F: _int_memalign (malloc.c:5492)
| | | ->84.36% (825,507,840B) 0x8220591: memalign (malloc.c:3880)
| | |   ->84.36% (825,507,840B) 0x82217A7: posix_memalign (malloc.c:6315)
| | |     ->83.37% (815,792,128B) 0x4C74F9B: std::_Rb_tree_node<std::pair<std::string const, unsigned int> >* std::_Rb_tree<std::string, std::pair<std::string const, unsigned int>, std::_Select1st<std::pair<std::string const, unsigned int> >, std::less<std::string>, StrategizedAllocator<std::pair<std::string const, unsigned int>, MemalignStrategy<4096> > >::_M_create_node<std::pair<std::string, unsigned int> >(std::pair<std::string, unsigned int>&&) (MemalignStrategy.h:13)
| | |     | ->83.37% (815,792,128B) 0x4C7529F: OrderIndifferentDictionary<std::string, MemalignStrategy<4096>, StrategizedAllocator>::addValue(std::string) (stl_tree.h:961)
| | |     |   ->83.37% (815,792,128B) 0x5458DC9: var_to_string(char***, unsigned long, unsigned long, AbstractTable*) (AbstractTable.h:341)
| | |     |     ->83.37% (815,792,128B) 0x545A466: MySQLInput::load(std::shared_ptr<AbstractTable>, std::vector<std::vector<ColumnMetadata*, std::allocator<ColumnMetadata*> >*, std::allocator<std::vector<ColumnMetadata*, std::allocator<ColumnMetadata*> >*> > const*, Loader::params const&) (MySQLLoader.cpp:161)
| | |     |       ->83.37% (815,792,128B) 0x54628F2: Loader::load(Loader::params const&) (Loader.cpp:133)
| | |     |         ->83.37% (815,792,128B) 0x4F6B487: MySQLTableLoad::executePlanOperation() (MySQLTableLoad.cpp:60)
| | |     |           ->83.37% (815,792,128B) 0x4F8F8F1: _PlanOperation::execute_throws() (PlanOperation.cpp:221)
| | |     |             ->83.37% (815,792,128B) 0x4F92B08: _PlanOperation::execute() (PlanOperation.cpp:262)
| | |     |               ->83.37% (815,792,128B) 0x4F92F00: _PlanOperation::operator()() (PlanOperation.cpp:204)
| | |     |                 ->83.37% (815,792,128B) 0x656F9B0: TaskQueue::executeTask() (TaskQueue.cpp:88)
| | |     |                   ->83.37% (815,792,128B) 0x7A70AD6: ??? (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.16)
| | |     |                     ->83.37% (815,792,128B) 0x6BAEEFA: start_thread (pthread_create.c:304)
| | |     |                       ->83.37% (815,792,128B) 0x8285F4B: clone (clone.S:112)
| | |     |                         
| | |     ->00.99% (9,715,712B) in 1+ places, all below ms_print's threshold (01.00%)
| | |     
| | ->00.44% (4,341,760B) in 1+ places, all below ms_print's threshold (01.00%)

如您所见，我的内存分配中约 85% 来自单个分支，现在的问题是，如果原始堆分析显示正常消耗，为什么内存消耗如此之高。如果你看一下这个例子，你就会明白为什么。对于分配，我过去常常posix_memalign确保分配发生在有用的边界上。然后这个分配器从外部类传递给内部成员变量（在这种情况下是一个映射），以使用分配器进行堆分配。但是，在我的情况下，我选择的边界太大 - 4096。这意味着，您将分配 4b 使用posix_memalign但是系统会为您分配一个完整的页面以正确对齐它。如果您现在分配许多小值，您最终会得到大量未使用的内存。正常的堆分析工具不会报告此内存，因为您只分配了该内存的一小部分，但系统分配例程将分配更多并隐藏其余部分。

为了解决这个问题，我切换到更小的边界，从而可以大大减少内存开销。

作为我在 Massif & Co. 工作时间的总结，我只能推荐使用此工具进行深入分析，因为它可以让您很好地了解正在发生的事情并允许轻松跟踪错误。对于使用posix_memalign情况不同。在某些情况下确实有必要，但是，在大多数情况下，使用普通的malloc.

于 2012-11-22T12:29:17.157 回答
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根据这篇文章 ps/top 报告如果您的程序是唯一运行的程序，它会使用多少内存。假设您的程序例如使用了一堆共享库，例如 STL，它们已经加载到内存中，那么由于程序的执行而分配的实际内存量与如果它分配的内存量之间存在差距唯一的过程。

于 2012-11-21T19:57:40.417 回答
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默认情况下，Massif 只报告堆大小。TOP 报告内存中的实际大小，包括程序代码本身使用的大小以及堆栈大小。

尝试为 Massif 提供该--stacks=yes选项，告诉它报告总内存使用情况，包括堆栈空间，看看这是否会改变画面？

于 2012-11-21T10:11:28.430 回答