linux 下面查看内存有多种渠道,比如通过命令 ps ,top,free 等,比如通过/proc系统,一般需要比较详细和精确地知道整机内存/某个进程内存的使用情况,最好通过/proc 系统,下面介绍/proc系统下内存相关的几个文件 单个进程的内存查看  cat /proc/[pid] 下面有几个文件: maps , smaps, status maps 文件可以查看某个进程的代码段.栈区.堆区.动态库.内核区对应的虚拟地址,如果你还不了解linux进程的内存空间,可以参考这里. 下图是map

目标文件:/proc/<pid>/maps 若其中出现了大量的8K左右的内存碎片,则说明出现了内存泄露.同理,如果相应pid进程的maps文件中出现了很多内存碎片,也说明出现了内存泄露.  查询资料了解到:Linux系统中程序的线程资源是有限的,表现为对于一个程序其能同时运行的线程数是有限的.而默认的条件下,一个线程结束后,其对应的资源不会被释放,于是,如果在一个程序中,反复建立线程,而线程又默认的退出,则最终线程资源耗尽,进程将不再能建立新的线程. 解决这个问题,有2种方式,系统自动释放线程

在linux下些C语言程序,最大的问题就是没有一个好的编程IDE,当然想kdevelop等工具都相当的强大,但我还是习惯使用kdevelop工具,由于没有一个习惯的编程IDE,内存检测也就成了在linux下编写程序的一个大问题. 是不是说没有一种内存检查工具能够在linux使用呢,也不是,像valgrind工具还是相当不错的.他的下载地址是http://valgrind.org/downloads/current.html#current 下载一个valgrind 3.2.3 (tar.bz2)

在之前的博客中提到过,valgrind可以用来检测内存泄露,但在使用中,往往会遇到一些问题,给调试工作带来很多不必要的麻烦,我自己遇到的有以下两种: (1)内存泄露误检(系统初始化时,可能有一些需要长期保存在内存中的数据结构,这些空间是永远不释放的,而这些内存会被认为绝对泄露) (2) valgrind检查内存泄露过于全面,运行后的结果太多往往很难从中找到有用的信息.有时候,我们只需要关注某些函数,可能在执行某个操作,调用某些函数时会出现内存泄露,此时,valgrind的工作显得冗余而复杂 系统

1. 内存使用情况分析 http://www.360doc.com/content/15/1118/13/17283_514054063.shtml https://www.linuxidc.com/Linux/2016-04/130069.htm 1.1 系统总内存分析 通过cat /proc/meminfo,可用的物理内存=MemFree+Buffers+Cached. MemTotal:        5933132 kBMemFree:         4485932 kBMemAvai

Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使用情况,并做出相应的优化.本文介绍两个更致命的问题:内存泄露与循环引用.内存泄露是让所有程序员都闻风丧胆的问题,轻则导致程序运行速度减慢,重则导致程序崩溃:而循环引用是使用了引用计数的数据结构.编程语言都需要解决的问题.本文揭晓这两个问题在python语言中是如何存在的,然后试图利用gc模块和objgraph来解决这两个问题. 注意:本文的目标是Cpyth

在产品的开发中,通过对当前系统消耗内存总量的统计,可以对产品所需内存总量进行精确的评估,从而选择合适的内存芯片与大小,降低产品的成本.在遇到内存泄露类问题时,经常会对此束手无策,本文通过对proc下进程相关的文件进行分析,精确评估系统消耗内存的大小,还可以对内存泄露类问题的解决提供一种定位手段. Linux在内存使用上的原则是:如果内存充足,不用白不用,尽量使用内存来缓存一些文件,从而加快进程的运行速度,而当内存不足时,会通过相应的内存回收策略收回cache内存,供进程使用. 一.系统总内存的分

<Linux C/C++ Memory Leak Detection Tool> 1. 内存使用情况分析 1.1 系统总内存分析 通过cat /proc/meminfo,可用的物理内存=MemFree+Buffers+Cached. MemTotal:        5933132 kBMemFree:         4485932 kBMemAvailable:    4822944 kBBuffers:          122148 kBCached:           630048

目前在linux开发一个分析实时路况的应用程序,在联合测试中发现程序存在内存泄露的情况. 这下着急了,马上就要上线了,还好发现了一款Valgrind工具,完美的解决了内存泄露的问题. 推荐大家可以使用看看. Valgrind是运行在Linux上一套基于仿真技术的程序调试和分析工具,它的主要作者是获得过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,或测试等.Valgrind可以

漏洞名称: Linux kernel 内存泄露本地信息泄露漏洞 CNNVD编号: CNNVD-201311-467 发布时间: 2013-12-06 更新时间: 2013-12-06 危害等级:    漏洞类型: 信息泄露 威胁类型: 本地 CVE编号: CVE-2013-6405 漏洞来源: mpb Linux kernel是美国Linux基金会发布的操作系统Linux所使用的内核.         Linux kernel中存在本地信息泄露漏洞.攻击者可利用该漏洞获取敏感信息. 目前厂商已经

一谈到内存泄露, 多数程序猿都闻之色变. 没错, 内存泄露非常easy引入. 但非常难定位.  以你我的手机为例(如果不常常关机). 如果每天泄露一些内存, 那么開始的一个星期, 你会发现手机好好的. 当内存泄露积累到一定程度,  那就是各种卡死了. 系统异常, 最后死机. 不得不重新启动. 假设搞开发. 遇到内存泄露问题, 那就呵呵了. 你可能先得花好几天来复现问题(泄露积累), 然后须要花好几天来定位问题和改动问题, 然后又要花好几天来验证问题, 并且. 非常有可能没法一次改好, 上述流程又

from http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/63754.htm Valgrind通常用来成分析程序性能及程序中的内存泄露错误 一 Valgrind工具集简绍 Valgrind包含下列工具: 1.memcheck:检查程序中的内存问题,如泄漏.越界.非法指针等. 2.callgrind:检测程序代码的运行时间和调用过程,以及分析程序性能. 3.cachegrind:分析CPU的cache命中率.丢失率,用于进行代码优化. 4.helgrind:用于检查多线

转自:https://blog.csdn.net/sctq8888/article/details/7398776 转载自:http://hi.baidu.com/deep_pro/blog/item/5a9d5b9487b23314d31b7079.html 简单解读linux的/proc下的statm.maps.memmap 内存信息文件分析 * cmdline: 启动进程的命令和参数. * cwd: 指向进程当前目录的一个连接. * environ: 进程所有的环境变量. * fd: 进程

本文仅限记录自己的一次 内存泄露追踪小记. 可能并不十分适用与大家的情况.而且方法也并不是很smart.仅做记录,能提供个思路更好.        一. 要问调试程序遇到什么问题最头疼, 内存泄露肯定能排在前几名里的.  内存泄露一般是由于 在申请.释放内存的过程中,并没有将其正确的结对使用. 出现了申请了内存,但是未释放或者少释放了内存的情况.   内存泄露问题的出现,可能短时间内不会造成很大的影响.但是如果长时间运行程序, 内存会被逐步蚕食殆尽. 而造成服务器(主机)工作异常的情况,严重的造

前言 所有使用动态内存分配(dynamic memory allocation)的程序都有机会遇上内存泄露(memory leakage)问题,在Linux里有三种常用工具来检测内存泄露的情況,包括: mtrace dmalloc memwatch . mtrace mtrace是三款工具之中是最简单易用的,mtrace是一个C函數,在<mcheck.h>里声明及定义,函数原型为: void mtrace(void); 其实mtrace是类似malloc_hook的 malloc handle

内泄漏工具 valgrind: https://linux.die.net/man/1/valgrind www.valgrind.org/docs/manual/index.html www.valgrind.org/docs/manual/faq.html https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-valgrind/index.html 3.nohup valgrind --track-fds=yes --leak-check=full

一个偶然的机会,发现一个进程使用了超过14G的内存.这个进程是一个RPC server,只是作为中转,绝对不应该使用这么多内存的.即使并发量太多,存在内存中的数据太多,那么在并发减少的情况下,这个内存使用肯定会降下来.但是事实上,这个内存会一直涨,直到被OOM Killer杀掉. 由于这个rpc server的逻辑比较简单,先走读源码,除了发现一些简单的编程上面的问题外,没有大的问题.先上valgrind: valgrind --tool=memcheck --leak-check=full -

1. JVM内存区域和参数配置 1.1 JVM内存结构 Java堆(Heap) Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建.此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存. 方法区(Method Area) 方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.即时编译器编译后的代码等数据 程序计数器(Program Counter Register) 由于Java虚拟机的多线程是

解Bug之路-记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找 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

一.Linux内存工作原理 1,内存映射 Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟空间,并且这个地址空间是连续的.这样,进程就可以很方便地访问内存,更确切地说是访问虚拟内存. 虚拟地址空间的内部又被分为内核空间和用户空间两部分,不同字长(也就是单个CPU指令可以处理数据的最大长度)的处理器,地址空间的范围也不同.比如常见的32位和64位系统 32位系统的内核空间占用1G,位于最高处,剩下的3G是用户空间 64位系统的内核空间和用户空间都是128T,分别占据整个内存空间的最高处和最低处,剩下

上篇(http://www.hightopo.com/blog/194.html)我们通过定制了CPU和内存展示界面,体验了HT for Web通过定义矢量实现图形绘制与业务数据的代码解耦及绑定联动,这类案例后续文章还会继续以便大家掌握更多的矢量应用场景,本篇我们先切换个话题,谈谈模型-视图-事件之间的关系. http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/examples/example_overview.html 图形组件设计架构上主要就