Using local file heap_profiler.Using local file /tmp/profile.0002.heap.Total:2048.0MB1024.050.0% 50.0% 1024.0 50.0% create1024.050.0% 100.0% 2048.0 100.0% main0.00.0% 100.0% 2048.0 100.0% __libc_start_main0.00.0% 100.0% 2048.0 100.0% _start 为了更方便解读这组信息,我们使用图形显示命令 ppr...
所以 Heap Profiler 通常的做法是直接将自己集成在内存分配器内,当应用程序进行内存分配时拿到当前的 stack trace,最终将所有样本聚合在一起,这样我们便能知道每个函数直接或间接地内存分配数量了。 Heap Profile 的 stack trace + statistics 数据模型与 CPU Proflie 是一致的。 接下来我们将介绍多款 Heap Profiler ...
必应词典为您提供Heap-Profiler的释义,网络释义: 堆分析器;堆剖析工具;
我们可以调用Google Heap Profiler的API来控制什么时候dump出内存的profiler文件,这样更加灵活,为此,我们必须包含heap-profiler.h这个头文件。 HeapProfilerStart() 用来开始内存分析 HeapProfilerStop(). 用来终止内存分析 这样就只会在开始和结束之间产生dump profiler文件。 如: #if 1 #include "acconfig.h" #ifdef...
采用直接调用提供的 API(在需要测试的代码的前后分别调用HeapProfilerStart()和HeapProfilerStop())的方式进行测试。 3 安装环境并测试 安装unwind sudo apt install libunwind-dev 安装gperftools cd ~/Download git clone https://github.com/gperftools/gperftools.git ...
1. 引入Heap Profiler库:首先,在需要分析的程序中引入Heap Profiler的库文件。根据不同的编程语言和开发环境,可能需要进行相应的配置和设置。 2. 启动Heap Profiler:在程序运行前或运行过程中,通过调用Heap Profiler的API来启动它。启动Heap Profiler后,它将开始监视程序的堆内存分配和释放情况。 3. 运行程序:运行程...
最近在项目中用到了google的heap profiler工具来分析内存占用,效果非常显著,因此在这里写一篇博客记录一下使用过程中遇到的一些问题。 heap profiler依赖于tcmalloc,所以先要在本机安装tcmalloc,安装过程非常的简单。然后开始使用tcmalloc进行编译自己写的程序。
在《内存泄漏分析的利器——gperftools的Heap Checker》一文中,我们介绍了如何使用gperftools分析内存泄漏。本文将介绍其另一个强大的工具——Heap Profiler去分析堆的变化过程。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客) 我们使用类似于《堆状态分析的利器——valgraind的DHAT》中的测试代码作为例子。为了让Heap Profiler...
所以 Heap Profiler 通常的做法是直接将自己集成在内存分配器内,当应用程序进行内存分配时拿到当前的 stack trace,最终将所有样本聚合在一起,这样我们便能知道每个函数直接或间接地内存分配数量了。 Heap Profile 的 stack trace + statistics 数据模型与 CPU Proflie 是一致的。
我们使用一个类似于《堆状态分析的利器——valgraind的DHAT》中的测试代码作为例子。在代码中，第19行和第22行分别申请1G的内存空间，且在第29行释放。第25行的create_destory方法则每次申请1M的空间后即释放。为了便于分析，链接tcmalloc库并开启调试信息。程序编译后，通过特定指令启动Heap Profiler，...