使用Tcmalloc进行堆栈分析

使用TCMalloc进行堆栈分析

  • Author:Echo Chen(陈斌)

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  • Blog:Blog.csdn.net/chen19870707

    Date:October 10th, 2014

     

    在前一篇译文《使用TCmalloc的堆栈检查》,介绍了Tcmalloc进行堆栈检查,今天翻译《heap-profiling using tcmalloc》,了解如何 TCmalloc进行堆栈分析。

     

    一、堆栈分析的用法:

     

    这篇技术文档描述了如何使用C++程序来分析堆栈。可以用来做一下三条事情:

     

    • 在任何时间了解程序的堆栈情况
    • 定位内存泄漏
    • 找到大量内存分配的位置

    1.链接堆栈分析器

     

    你可以对任何链接了tcmalloc的程序进行堆栈分析,并且不需要重新编译。

     

    把tcmalloc链接到你的程序,即时你不想使用堆栈分析器来检查也是安全的。你的程序并不会运行的有任何一点缓慢,因为你没有用到任何一点堆栈分析的特性。

     

    你可以通过LD_PRELOAD在那些不是你编译的程序中运行堆栈检查。

       1: $ LD_PRELOAD="/usr/lib/libtcmalloc.so" HEAPPROFILE=...

    我们不建议这种使用。

     

    2.开启堆栈检查

     

    定义HEAPPROFILE环境变量来确定生成分析文件的位置,例如生成在/usr/local/nmetscape:

       1: $ HEAPPROFILE=/tmp/profile /usr/local/netscape           # sh
       2: % setenv HEAPPROFILE /tmp/profile; /usr/local/netscape   # csh

     

    分析对子进程也是有效的:每个子进程根据自己的名字得到它自己的分析文件(由HEAPPROFILE和进程ID组成)

     

    出于安全的原因,堆栈检查将不会写道文件里,所以对于有setuid的程序,堆栈分析是不能使用的。

     

    3.解压分析文件

     

    如果堆程序中打开了堆栈分析,程序将会把分析文件生成到文件系统中,一系列分析文件的名字将被命名为如下:

       1: <prefix>.0000.heap
       2: <prefix>.0001.heap
       3: <prefix>.0002.heap
       4: ...

     

    <perfix> 是HEAPPROFILE中定义的值。注意到如果没有定义文件的路径,文件将直接被生成到程序当前目录。

     

    默认情况下,一个文件写满1GB换一个新的文件。写文件的频率可以在你的程序中调用HeapProfilerSetAllocationInterval()来控制。得出这样一个结论,每个文件的大小是一个确定的数值。

     

    你也可以调用HeapProfile来在你程序的特定位置生成分析文件,例如:

       1: extern const char* HeapProfile();
       2: const char* profile = HeapProfile();
       3: fputs(profile, stdout);
       4: free(const_cast<char*>(profile));

     

    4.分析了什么

     

    这个分析系统说明了所有内存申请和释放。它保留了每次内存分配的一系列信息。内存分配定义为堆栈内活跃调用:malloc,calloc,realloc, or,new.

     

    5.解析profile

     

    可以通过把分析文件传给pprof工具来得到分析输出,pprof工具可以打印CPU和堆栈使用情况。解释如下:

    这里是一些例子,这些例子假设二进制名字为gfs_master,一系列的堆栈分析文件名字如下:

    profile.0001.heap
    profile.0002.heap
    ...
    profile.0100.heap
     

    6.为什么进程这样大

     

    % pprof --gv gfs_master profile.0100.heap

    这个命令将会弹出一个显示分析信息的图表的窗口,如下是一个例子:

     

    使用Tcmalloc进行堆栈分析_第1张图片

     

    一些解释:

    • GFS_MasterChunk::AddServer耗费掉256M内存,活跃内存为25%
    • GFS_MasterChunkTable:UpdateState 消耗了176.2MB活跃内存,另外,它和被它调消耗了792MB。在输出边缘的标签上给出了每一个被调用者占用的内存。

    7.比较分析文件

     

    你经常希望跳过程序在初始化阶段的内存分配来找到内存泄漏。一个简单的方法来实现这件事情是通过比较两个分析文件,这两个文件都是从程序开始到运行了一段时间。使用—baseoption来指定第一个文件,例如:

    % pprof --base=profile.0004.heap gfs_master profile.0100.heap

     

    profile.0004.heap 中的内存使用将会见到profile.0100.heap中的内存使用,并显示出结果。

     

    8.文本输出

     

    % pprof gfs_master profile.0100.heap
       255.6  24.7%  24.7%    255.6  24.7% GFS_MasterChunk::AddServer
       184.6  17.8%  42.5%    298.8  28.8% GFS_MasterChunkTable::Create
       176.2  17.0%  59.5%    729.9  70.5% GFS_MasterChunkTable::UpdateState
       169.8  16.4%  75.9%    169.8  16.4% PendingClone::PendingClone
        76.3   7.4%  83.3%     76.3   7.4% __default_alloc_template::_S_chunk_alloc
        49.5   4.8%  88.0%     49.5   4.8% hashtable::resize
       ...

     

    • 第一列包含了直接内存使用,单位是MB
    • 第四列包含了它调用的模块的内存使用
    • 第二列和第五列为第一列和第四列的百分比。
    • 第三列为 第二列的 此行之前元素总和

    9.忽略或聚焦到特定区域

     

    如下的命令将会给出调用的图形显示,只包含了调用图中包含了DataBuffer表达式的那些路径:

     

    % pprof --gv --focus=DataBuffer gfs_master profile.0100.heap

    同样的,下面的命令将忽略所有的路径。所有匹配了DataBuffer中的表达式的都会被忽略:

    % pprof --gv --ignore=DataBuffer gfs_master profile.0100.heap

     

    10 所有的内存分配 + 对象信息

     

    所有前面的例子已经说明了如何显示出空间使用,例如:那些分配了但未释放的数量。里可以获取其它信息用如下标志:

    --inuse_space Display the number of in-use megabytes (i.e. space that has been allocated but not freed). This is the default.
    --inuse_objects Display the number of in-use objects (i.e. number of objects that have been allocated but not freed).
    --alloc_space Display the number of allocated megabytes. This includes the space that has since been de-allocated. Use this if you want to find the main allocation sites in the program.
    --alloc_objects Display the number of allocated objects. This includes the objects that have since been de-allocated. Use this if you want to find the main allocation sites in the program.

     

    11.注意事项

    • 堆栈分析需要使用libcmalloc
    • 如何程序链接了足够的符号信息的库,所有与之相关采样将会由上次在这个库之前发现的符号信息来负责,这就创造性的减少了符号的数量。
    • 如果你在一台机器上运行程序,在另一台机器上分析,并且这两台机器共享的库是不同的,分析输出也许会不准。
    • 一些库,如STL实现,由自己的内存管理。这回引起分析奇怪。你必须在STL库也使用tcmalloc。所以置只对少数STL实现有效。

     

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