Question

我有一个Go程序，该程序可以计算内存中的大型相关矩阵。为此，我建立了一个包含3个goroutine的管道，其中第一个读取文件，第二个计算相关矩阵，最后一个将结果存储到磁盘。

问题是，当我运行程序时，Go运行时分配了约17GB的内存，而矩阵仅占用了约2-3GB。使用runtime.ReadMemStats表示程序正在使用〜17GB（并通过htop进行了验证），但是pprof仅报告了大约2.3GB。

如果我通过管道运行一个文件后查看内存状态：

var mem runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&mem)
fmt.Printf("Total alloc: %d GB\n", mem.Alloc/1000/1000/1000)

这显示了程序的总分配：

Total alloc: 17 GB

但是，如果我运行go tool pprof mem.prof，则会得到以下结果：

(pprof) top5
Showing nodes accounting for 2.21GB, 100% of 2.21GB total
Showing top 5 nodes out of 9
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    1.20GB 54.07% 54.07%     1.20GB 54.07%  dataset.(*Dataset).CalcCorrelationMatrix
    1.02GB 45.93%   100%     1.02GB 45.93%  bytes.makeSlice
         0     0%   100%     1.02GB 45.93%  bytes.(*Buffer).WriteByte
         0     0%   100%     1.02GB 45.93%  bytes.(*Buffer).grow
         0     0%   100%     1.02GB 45.93%  encoding/json.Indent

所以我想知道如何才能找出峰值内存使用量仅为2.5GB时，为什么程序会分配17 GB？是否可以使用pprof跟踪整个程序的内存使用情况？

编辑

我再次使用GODEBUG = gctrace = 1运行了程序，并获得了以下跟踪信息：

gc 1 @0.017s 0%: 0.005+0.55+0.003 ms clock, 0.022+0/0.47/0.11+0.012 ms cpu, 1227->1227->1226 MB, 1228 MB goal, 4 P
gc 2 @14.849s 0%: 0.003+1.7+0.004 ms clock, 0.015+0/1.6/0.11+0.018 ms cpu, 1227->1227->1227 MB, 2452 MB goal, 4 P
gc 3 @16.850s 0%: 0.006+60+0.003 ms clock, 0.027+0/0.46/59+0.015 ms cpu, 1876->1876->1712 MB, 2455 MB goal, 4 P
gc 4 @22.861s 0%: 0.005+238+0.003 ms clock, 0.021+0/0.46/237+0.015 ms cpu, 3657->3657->3171 MB, 3658 MB goal, 4 P
gc 5 @30.716s 0%: 0.005+476+0.004 ms clock, 0.022+0/0.44/476+0.017 ms cpu, 5764->5764->5116 MB, 6342 MB goal, 4 P
gc 6 @46.023s 0%: 0.005+949+0.004 ms clock, 0.020+0/0.47/949+0.017 ms cpu, 10302->10302->9005 MB, 10303 MB goal, 4 P
gc 7 @64.878s 0%: 0.006+382+0.004 ms clock, 0.024+0/0.46/382+0.019 ms cpu, 16548->16548->7728 MB, 18011 MB goal, 4 P
gc 8 @89.774s 0%: 0.86+2805+0.006 ms clock, 3.4+0/24/2784+0.025 ms cpu, 20208->20208->17088 MB, 20209 MB goal, 4 P

因此，很明显堆在整个程序中稳定增长，但是我无法查明位置。在调用占用大量内存的函数之后，我已经使用pprof.WriteHeapProfile来配置内存使用情况：

func memoryProfile(profpath string) {

    if _, err := os.Stat(profpath); os.IsNotExist(err) {
        os.Mkdir(profpath, os.ModePerm)
    }

    f, err := os.Create(path.Join(profpath, "mem.mprof"))
    fmt.Printf("Creating memory profile in %s", "data/profile/mem.mprof\n")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
        panic(err)
    }
    f.Close()
}

Answer 1

如JimB的注释中所述，go配置文件是一个采样分析器，并以一定间隔对内存使用情况进行采样。在我的情况下，采样的频率不足以捕获使用大量内存的函数（JSON编组）。

通过设置环境变量来提高分析器的采样率

$ export GODEBUG=memprofilerate=1

将更新runtime.MemProfileRate，并且配置文件现在包括每个分配的块。

Answer 2

一种可能的解决方案（例如我的情况）是使用-race编译二进制文件，从而可以检查竞争条件。

此操作的开销是巨大，如果使用htop或类似方法进行检查，则看起来像是大量内存泄漏，但不会显示在任何pprof输出中

Golang Alloc和HeapAlloc与pprof的巨大差异

2 个答案: