使用Tcmalloc进行堆栈分析

使用Tcmalloc进行堆栈分析

使用TCMalloc进行堆栈分析
Author：Echo Chen（陈斌）
Email：chenb19870707@gmail.com

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》。了解怎样 TCmalloc进行堆栈分析。

一、堆栈分析的使用方法：

这篇技术文档描写叙述了怎样使用C++程序来分析堆栈。能够用来做一下三条事情：

在不论什么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

你能够对不论什么链接了tcmalloc的程序进行堆栈分析，而且不须要又一次编译。

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。你的程序并不会执行的有不论什么一点缓慢，由于你没实用到不论什么一点堆栈分析的特性。

你能够通过LD_PRELOAD在那些不是你编译的程序中执行堆栈检查。

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

我们不建议这样的使用。

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。比如生成在/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：每一个子进程依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中，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

假设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例如以下：

   1: <prefix>.0000.heap

   2: <prefix>.0001.heap

   3: <prefix>.0002.heap

   4: ...

<perfix> 是HEAPPROFILE中定义的值。

注意到假设未定义文件的路径。文件将直接被生成到程序当前文件夹。

默认情况下，一个文件写满1GB换一个新的文件。

写文件的频率能够在你的程序中调用HeapProfilerSetAllocationInterval()来控制。得出这样一个结论。每一个文件的大小是一个确定的数值。

你也能够调用HeapProfile来在你程序的特定位置生成分析文件，比如：

   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全部内存申请和释放。

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

能够通过把分析文件传给pprof工具来得到分析输出，pprof工具能够打印CPU和堆栈使用情况。解释例如以下：

这里是一些样例，这些样例如果二进制名字为gfs_master，一系列的堆栈分析文件名称字例如以下：

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体，例如以下是一个样例：

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个被调用者占用的内存。

7.比較分析文件

你常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較两个分析文件，这两个文件都是从程序開始到执行了一段时间。

使用—baseoption来指定第一个文件。比如：

% 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
   ...

第一列包括了直接内存使用。单位是MB
第四列包括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

例如以下的命令将会给出调用的图形显示，仅仅包括了调用图中包括了DataBuffer表达式的那些路径：

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

相同的，以下的命令将忽略全部的路径。全部匹配了DataBuffer中的表达式的都会被忽略：

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

10 全部的内存分配 + 对象信息

全部前面的样例已经说明了怎样显示出空间使用，比如：那些分配了但未释放的数量。

里能够获取其他信息用例如以下标志：

`--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

堆栈分析须要使用libcmalloc
怎样程序链接了足够的符号信息的库。全部与之相关採样将会由上次在这个库之前发现的符号信息来负责，这就创造性的降低了符号的数量。
假设你在一台机器上执行程序，在还有一台机器上分析，而且这两台机器共享的库是不同的，分析输出或许会不准。
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。所以置仅仅对少数STL实现有效。

Echo Chen：Blog.csdn.net/chen19870707