Question

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，以查看是否释放了我分配的所有内存。这些工具的输出看起来很好，似乎我没有失去记忆。但是，当我查看top和ps的输出时，我很困惑，因为这基本上不代表我用valgrind和gperftools观察的内容。

以下是数字：

热门报道： RES 150M
Valgrind（Massif）报告： 23M 峰值使用
gperftools Heap Profiler报告： 22.7M 峰值使用情况

现在我的问题是，差异来自哪里？我也试过跟踪Valgrind中的堆栈使用情况但没有任何成功。

更多细节：

该过程基本上是将数据从mysql通过C api加载到内存存储
在加载完成后不久执行泄漏检查并中断，显示确定丢失了144个字节，并且可以达到10M，这与当前分配的数量相符
该库不执行复杂的IPC，它启动一些线程，但只有一个线程正在执行工作
它不会加载其他复杂的系统库
来自/ proc / pid / smaps的PSS大小对应于TOP中的RES大小和ps

您是否有任何想法，报告内存消耗的差异来自哪里？如何验证我的程序是否正常运行？您对我如何进一步调查此问题有任何想法吗？

Answer 1

最后，我能够解决问题并愉快地分享我的发现。一般来说，从我的角度来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的分析。

要分析应用程序的堆现在运行valgrind --tool=massif prog，这将使您基本访问有关典型内存分配功能的所有信息，如malloc和朋友。但是，为了深入挖掘，我激活了选项--pages-as-heap=yes，然后它将报告有关底层系统调用的信息。举一个例子来自我的分析会话：

 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%)

正如你所看到的，我的内存分配大约有85％来自一个分支，现在的问题是如果原始堆分析显示正常消耗，内存消耗如此之高。如果你看一下这个例子，你会明白为什么。对于分配，我使用posix_memalign来确保分配发生在有用的边界上。然后，将此分配器从外部类传递到内部成员变量（在本例中为映射），以使用分配器进行堆分配。但是，在我看来，我选择的边界太大了 - 4096 - 。这意味着，您将使用posix_memalign分配4b，但系统将为您分配一整页以使其正确对齐。如果现在分配许多小值，最终会有大量未使用的内存。普通堆分析工具不会报告此内存，因为您只分配了一小部分内存，但系统分配例程将分配更多内容并隐藏其余内容。

为了解决这个问题，我切换到一个较小的边界，因此可以大大减少内存开销。

作为我在Massif＆amp;前面度过的时间的结论我只能建议使用此工具进行深度剖析，因为它可以让您非常了解正在发生的情况并轻松跟踪错误。对于posix_memalign的使用，情况有所不同。在某些情况下，确实有必要，但对于大多数情况，您可以使用正常的malloc。

Answer 2

根据this文章ps / top报告，如果程序是唯一运行的程序，程序将使用多少内存。假设你的程序，例如使用一堆已经加载到内存中的共享库（如STL），由于程序的执行而分配的实际内存量与如果它是唯一的进程分配的内存量之间存在差距。 / p>

Answer 3

默认情况下，Massif仅报告堆大小。 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。

尝试向Massif提供--stacks=yes选项，告诉它报告总内存使用情况，包括堆栈空间，看看是否会改变图片？

跟踪C ++中的内存使用情况并评估内存消耗

3 个答案: