在实际的软件开发过程中,内存问题常常是耗费大量时间进行分析的挑战之一。为了更有效地定位和解决与内存相关的难题,一系列辅助工具应运而生,其中备受赞誉的Valgrind工具便是其中之一。事实上,笔者本人曾利用Valgrind工具成功地发现并解决了一个隐藏在软件中的bug,这充分体现了工具在开发过程中的重要性。
Kmemleak能够检测内核中的内存泄漏,通过检测内核中未被释放但又无法找到其使用位置的内存,进一步定位、修复内存泄漏的问题。
学会下面这几个方法,让你轻松玩转内存溢出,我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ?因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患,
硬件:V853 软件:Tina4.0 Linux-4.9 背景:使用网络adb时,反复connect disconnect,会发生内存泄露的问题。
valgrind输出结果会报告5种内存泄露,"definitely lost", "indirectly lost", "possibly lost", "still reachable", and "suppressed"。这五种内存泄露分析如下:
通过下面步骤能够非常easy产生内存泄露(程序代码不能訪问到某些对象,可是它们仍然保存在内存中):
后文会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业 等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患
内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
答案:如果在实际的调试过程中,怀疑某处发生了内存泄露,可以查看该进程的maps表,看进程的堆段或者mmap段的虚拟地址空间是否持续增加,如果是,说明很可能发生了内存泄露,如果mmap段虚拟地址空间持续增加,还可以看到各个段的虚拟地址空间的大小,从而可以确定是申请了多大的内存,对调试内存泄露类问题可以起到很好的定位作用。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,
导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象,分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。
《研发日记》这个系列的诞生初衷,是希望分享 AutoMQ 版本迭代中我们的研发故事,其中会包括技术调研、问题诊断、性能优化等内容。如果你也对 AutoMQ 背后的技术和进展感兴趣的话,欢迎关注我们。
内存检测工具Valgrind Valgrind是运行在Linux上的一套基于仿真技术的程序调试和分析工具,作者是获得过Google-O’Reilly开源大奖的Julian Seward,它包含一个内核——一个软件合成的CPU,和一系列的小工具,每个工具都可以完成一项任务——调试,分析,测试等。 内存检测,使用它的Memcheck工具。 ---- Valgrind安装 官网 http://valgrind.org ubuntu sudo apt-get install valgrind ----
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,可
在Android中,内存泄露的现象十分常见;而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案,最终提供一些常见的内存泄露分析工具,希望你们会喜欢。
📷 前言 在Android中,内存泄露的现象十分常见;而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案,最终提供一些常见的内存泄露分析工具,希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 简介 即 ML (Memory Leak) 指 程序在申请内存后,当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象 2. 对应用程序的影响 容易使得应用程序发生内存溢出,即 OOM 内存溢出 简介: 📷 3. 发生内存泄露的本质原因 具体描述 📷 特别注意 从机制上的角度来说,
本文介绍Java诸多优化实例:第一,排查堆上、堆外内存泄露;第二,使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化;第三,排查进程异常退出的原因,如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash;第四,排查死锁的原因,如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁
以前用c++,现在用java我发现两种语言用法上区别不太大,但是在编程思路上却又区别,c++什么都要自己做,但是如果做的很严谨是不会出现内存泄露的问题,但是c++太灵活以至于可用性确实降低了,什么都需要自己考虑,而java在内存回收上有垃圾回收机制,在可用性上比c++要好一点,但是java的内存泄露却更加的隐蔽,今天我来谈谈java与c++内存泄露的区别:
Dalvik 虚拟机支持垃圾收集,但是这不意味着你可以不用关心内存管理。你应该格外注意移动设备的内存使用,手机和平板的内存空间是受到限制的。
导读 本文介绍Java诸多优化实例:第一,排查堆上、堆外内存泄露;第二,使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化;第三,排查进程异常退出的原因,如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash;第四,排查死锁的原因,如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁 内存泄漏 内存泄露在C++里排查很简单,用钩子函数勾住内存分配和释放函数malloc和free,统计哪些malloc的内存没有free,就可以找出内存泄露的源头。但在Java
只需要添加几行编译选项即可启用内存泄漏/越界检查工具。 注意:目前仅支持GCC 4.8版本以上编译工具,建议使用GCC 4.9版本以上。 0x01 编译选项 开启内存泄露检查功能:-fsanitize=leak 开启地址越界检查功能:-fsanitize=address 开启越界详细错误信息:-fno-omit-frame-pointer 0x02 以Qt工程为例子 .pro项目文件: SOURCES += main.cpp # -fsanitize=leak意思为开启内存泄露检查 QMAKE_CXXFL
前几周就获得的武侠世界2的源代码,一直没有时间表去看。从网上搞来的武侠世界2的源代码,能编译通过,大的问题没有,小问题还是挺多。其它的细节,大家其实可以在网上搜索一下。下面的游戏运行的截图:
本文介绍了Linux环境下内存管理的一些基本概念和实现细节,包括分段、分页、虚拟内存、物理内存、缺页异常、页面置换算法、内存池、内存回收和压缩等方面的内容。
如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序,那么你可能会看到下面这样的情况:
随着微服务的不断推进,使用 k8s 集群越来越多,越来越深入,随之而来会遇到一系列的问题,本文向大家介绍实际使用 k8s 遇到的一些问题以及解决方法。
虽然java有自动化的GC,但是还会有内存泄露的情况。当然java中的内存泄露跟C++中的泄露不同。
Android的一个应用程序的内存泄露对别的应用程序影响不大。为了能够使得Android应用程序安全且快速的运行,Android的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来运行,它是由Zy
android native 代码内存泄露 定位方案 java代码的内存定位,暂时我们先不关注。此篇文章,主要围绕c c++代码的内存泄露。 欢迎留言,交流您所使用的内存泄露定位方案。 c c
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面。 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是因为一直被某个或某些实例所持
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。
这些年来开发模型从传统的瀑布模型,逐步向敏捷开发过渡。敏捷开发将需求进行细分后,进行更快速的迭代,不断的交付,从原先瀑布模型按半年,甚至几年一次性交付,变成敏捷开发模式的1个月,2周,甚至是几天为一个交付周期。在这样的开发模式中,可以让客户更快速地使用功能给出反馈,开发人员可以及时做出调整。但从开发者的角度来看,在快速的迭代开发中,CI/CD (持续集成/持续部署)成为不可或缺的部分,自动化必须替代其中大部分的手动工作。
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天在“小怪的java群”里面也对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面: 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是
在物联网相关的应用开发中或多或少都会用到MQTT,以下这个开源项目是我基于杰杰大佬的mqttclient项目进行二次封装的接口:
本人在之前已经写过四篇关于Windows中如何查找内存泄露的方法,基本上可以帮你找到内存泄露的问题所在。
线上部分宿主机dockerd占用内存过大,有的甚至超过100G,而整个宿主上的容器使用的内存还不如dockerd一个进程使用的多,现在的处理办法是故障自愈,检测到dockerd使用内存超过10G后会设置live-restore,然后重启dockerd,而不影响正常运行的容器,但是重启后还一直存在内存泄露的问题。可以总结为两类内存泄露情况:没有设置live-restore: true的和设置了live-restore: true且重启过dockerd的,这里是针对后者的排查,因为线上默认dockerd没有开启debug模式,要想排查前者的问题,就需要重启docker,又因为没有配置live-restore: true,就会影响到正在运行的容器。
存在问题: 不少人认为JAVA程序,因为有垃圾回收机制,应该没有内存泄露。 解决方案: 其实如果我们一个程序中,已经不再使用某个对象,但是因为仍然有引用指向它,垃圾回收器就无法回收它,当然该对象占用的内存就无法被使用,这就造成了内存泄露。如果我们的java运行很久,而这种内存泄露不断的发生,最后就没内存可用了。当然java的,内存泄漏和C/C++是不一样的。如果java程序完全结束后,它所有的对象就都不可达了,系统就可以对他们进行垃圾回收,它的内存泄露仅仅限于它本身,而不会影响整个系统的。C/C++的内存
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
1 最原始的内存泄露测试 重复多次操作关键的可疑的路径,从内存监控工具中观察内存曲线,是否存在不断上升的趋势且不会在程序返回时明显回落。 这种方式可以发现最基本,也是最明显的内存泄露问题,对用户价值最大,操作难度小,性价比极高。 2 MAT内存分析工具 2.1 MAT分析heap的总内存占用大小来初步判断是否存在泄露 在Devices 中,点击要监控的程序。 点击Devices视图界面中最上方一排图标中的“Update Heap” 点击Heap视图 点击Heap视图中的“Cause GC”按钮 到此为止需检
导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象,分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析,涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后,开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径,就能有效提升定位内存泄露(增长)问题的效率。 背景 某个 TDSQL 私有化环境中,
vmmap是sysinternals工具集中的一个工具,主要用于分析一个进程的虚拟内存和物理内存的使用情况。更有效的是,可以通过对比两个不同时间的内存使用情况的Snapshot,来查找内存泄露问题。
首先介绍一下相关背景。最近在测试一个程序时发现,在任务执行完成之后,从任务管理器上来看,内存并没有下降到理论值上。程序在启动完成之后会占用一定的内存,在执行任务的时候,会动态创建一些内存,用于存储任务的执行状态,比如扫描了哪些页面,在扫描过程中一些收发包的记录等等信息。这些中间信息在任务结束之后会被清理掉。任务结束之后,程序只会保存执行过的任务列表,从理论上讲,任务结束之后,程序此时所占内存应该与程序刚启动时占用内存接近,但是实际观察的结果就是任务结束之后,与刚启动之时内存占用差距在100M以上,这很明显不正常,当时我的第一反应是有内存泄露
内存泄漏可以在整个系统中以多种形式出现,除了在写代码上的疏忽,忘了关闭该关闭的资源外,更多的时候导致系统发生内存泄露原因可能是设计上决策不对、或者业务逻辑上的疏忽没有考虑到一些边界条件。
简述 C/C++ 程序越复杂,内存的管理显得越重要,稍有不慎就会出现泄漏。如果内存泄漏不是很严重,在短时间内对程序不会有太大影响,这也使得内存泄漏问题有很强的隐蔽性,不易被发现。然而不管内存泄漏多么轻微,当程序长时间运行时,其破坏力是惊人的 - 从性能下降到内存耗尽,甚至会影响其他程序的正常运行。 VLD VLD(Visual Leak Detector)是一款用于 Visual C++ 的免费内存泄露检测工具。相比较其它内存泄露检测工具,它在检测到内存泄漏的同时,还具有如下特点: 可以得到内存泄漏点的调用
基于专家知识库形成运维工具,提升操作系统底层运维能力,具备高效自动化运维能力:通过监控、诊断、维护等达到全过程自动化运维。
本文记录我将应用迁移到 dotnet 6 之后,在 Win7 系统上,因为使用 HttpWebRequest 访问一个本地服务,此本地服务开启 https 且证书链在此 Win7 系统上错误,导致应用内存泄露问题。本文记录此问题的原因以及调查过程
常见原因 1.集合类 集合类如果仅仅有添加元素的方法,而没有相应的删除机制,导致内存被占用。如果这个集合类是全局性的变量 (比如类中的静态属性,全局性的 map 等即有静态引用或 final 一直指向它),那么没有相应的删除机制,很可能导致集合所占用的内存只增不减。 2.单例模式 不正确使用单例模式是引起内存泄露的一个常见问题,单例对象在被初始化后将在 JVM 的整个生命周期中存在(以静态变量的方式),如果单例对象持有外部对象的引用,那么这个外部对象将不能被 JVM 正常回收,导致内存泄露 3.Androi
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