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。
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,
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)
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。
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,
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。
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。
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。
一般 Unix 系统中,用户态的程序通过malloc()调用申请内存。如果返回值是 NULL, 说明此时操作系统没有空闲内存。这种情况下,用户程序可以选择直接退出并打印异常信息或尝试进行 GC 回收内存。然而 Linux 系统总会先满足用户程序malloc请求,并分配一片虚拟内存地址。只有在程序第一次touch到这片内存时,操作系统才会分配物理内存给进程。具体我们可以看下如下demo:
这一篇文章还是讲实战,但是内容并不是很多,下一篇会出一个阶段总结对于之前的内容进行回顾。
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
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
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。
前言 对于Android平台的应用程序来说,内存优化一直是个热门话题,与传统PC应用程序不同,Android上的应用一旦出现各种异常时系统默认会以最严厉的“崩溃”方式反馈给用户,如果处理不当,将严重影响用户体验。 丛所周之,移动设备的软硬件资源无法与传统PC相提并论(至少目前是这样),因而开发人员在编写应用时,需要有更多技巧、更精深的技术来应对各种局面。这其中尤以内存OOM(内存溢出)等涉及内存泄漏这样的问题最为常见。 本文着重总结降低应用内存占用的技巧以及对应的解决方案。 先来谈谈内存泄漏的监控机
前言:在自带垃圾回收的语言中,开发者往往不需要过多地关注内存管理。但是不代表我们可以完全忽略它。因为语言引擎的垃圾回收是有一定的判断规则的,如果我们的变量所引用的内存没有符合这个规则,那么引擎无无法对这些内存进行自动回收。所以如何追踪变量的内存是否被回收也变得非常重要,尤其在 Node.js 中。因为 Node.js 通常以服务器的角色长期提供服务,一旦服务发生内存泄露,就意味着我们的服务迟早会挂掉,尽管服务可以被自动重启,但是这并不能从根本上解决问题。所以如何检测内存泄露,就变得非常重要。
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》)
随着项目的进行,APP的优化必须要尽早的展开了,所以最近自己在学习很多APP的调试技巧,今天我们就来说说Xcode为我们准备的自带的调试工具。
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,
我认为所有的UI自动化测试都分成基本的三个步骤:定位元素,操作元素和执行断言。大家在做UI自动化不同的主要是方案的选型,封装优化的方式不同。目前移动App的更新迭代速度非常快,所以优先以稳定的流程进行自动化测试脚本编写。
最近发现一篇关于使用Chrome进行调试和优化的文章,写的特别全面和友好,虽然Chrome版本比较老了,但是和现在的功能基本没有大变化,还是非常值得参考的。下面是原作者的连接,但是已经打不开了
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
JPDA 全称 Java Platform Debugger Architecture. 是Java定义的标准调试框架。
Leaked memory 和 Abandoned memory 都是应该释放而没释放的内存,属于内存泄露。
很久没有逛社区了,晚上回来看了一下最近的情况,突然看到一个内存泄露问题,作为一个 APM 开发者,自然想分析其中的原因。
自动管理内存和回收机制,垃圾回收器负责回收程序中已经不使用,但是仍然被各种对象占用的内存,将程序员从繁重、危险的内存管理工中解放出来。
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:
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):
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。
在Android Studio3.0 Preview版本中,Android Profiler中提供了Memory Monitor工具来监控选中App内存变化,可以方便的追踪内存回收以及定位内存泄露,追踪内存分配,呈现出当前内存的分配与使用情况。
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
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。
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。
A memory leak is a particular type of unintentional memory consumption by a computer program where the program fails to release memory when no longer needed. This condition is normally the result of a bug in a program that prevents it from freeing up memory that it no longer needs.This term has the potential to be confusing, since memory is not physically lost from the computer. Rather, memory is allocated to a program, and that program subsequently loses the ability to access it due to program logic flaws.
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。
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。
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,
使用Java语言开发应用程序,虽然JVM帮我们进行了GC收集、清除工作;但是使用不当的话,还是会导致某些对象常驻堆空间无法给垃圾收集器清除,导致内存泄露、内存溢出等情况,今天盘点一下在项目中进行内存泄露分析和GC分析的一些常用、好用的工具。
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:
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。
《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。
导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头,手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化,特别是Android阵营,从一开始的一两百M到今天动辄4G,6G内存。然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统,还是会发现各种内存问题仍然层出不穷,各种OOM为crash率贡献不少。Android开发发展到今天也是已经比较成熟,各种新框架,新技术也是层出不穷,而内存优化一直都是Android开发过程一个不可避免的话题。 恰好最近做了内存优化相关的工作,这里也对Android内存优化相关的知识做下总结。 在开始文章之前推荐下公
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
top,观察内存占用率(这里图是重启之后一段时间的)但是cpu占用率比较高,很快就降下去了,这里耽误了一下时间,top -Hp pid,确认那个线程占用率高,jstack看了下对应的线程在作甚
在Java中,内存的分配是由程序完成的,而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection,GC)完成的,程序员不需要通过调用函数来释放内存,但也随之带来了内存泄漏的可能,上篇博客,我介绍了 Android性能优化系列之布局优化,本篇博客,我将介绍内存优化的相关知识。
最近有个客户报了一个问题:如果运行我们的产品,则每天将会增长大概30M的内存,大概4个多月内存就会耗尽。和大多数程序员的反应一样,“不会吧,在其他客户机器上都跑的好好的啊,从来都没有遇到过这样的问题”。最后的结果,也往往告诉程序员一个铁的事实:你的程序确实出问题了!
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