gperftools 2.16版本中的sampling_debug_test测试失败问题分析
2025-05-26 05:12:43作者:伍霜盼Ellen
在gperftools 2.16版本中,sampling_debug_test测试用例在Kubuntu 24.04系统上几乎总是失败。这个问题引起了开发者的关注,因为它影响了内存采样功能的可靠性验证。
问题现象
测试程序在执行过程中会突然崩溃,并抛出SIGABRT信号。从测试输出可以看到,程序在验证内存分配量时发现实际分配量(101MB)超出了预期的50-100MB范围,导致断言失败。
测试输出的pprof分析显示:
- 堆版本为2
- 总分配内存为87.2MB和103.0MB
- 主要内存分配来自MallocBlock::Allocate和tcmalloc::ThreadCache::Allocate等函数
根本原因
这个问题主要与内存采样率调整和测试预期值设置有关。在gperftools 2.16中:
- 测试假设内存分配量应该在50-100MB范围内,但实际分配可能略微超出这个范围
- 当启用LTO(链接时优化)时,编译器优化可能导致内存分配模式发生变化
- 现代Linux系统(如Kubuntu 24.04)的内存管理行为可能与旧版本有所不同
解决方案
开发者在后续版本中修复了这个问题,主要改进包括:
- 放宽了测试的内存分配量检查范围,使其能够容忍更大的波动
- 考虑了不同编译优化级别和系统环境对内存分配的影响
- 改进了测试的健壮性,使其在不同环境下都能可靠运行
技术启示
这个案例展示了内存分析工具测试中的几个重要考虑因素:
- 内存分配测试需要考虑到系统环境和编译器优化的影响
- 测试断言的范围设置应该足够宽松以应对正常波动
- 内存分析工具本身的采样率设置会影响测试结果
- 在不同Linux发行版上,内存管理行为可能存在差异
对于使用gperftools进行内存分析的开发者来说,这个问题的解决意味着2.17及以后版本将提供更可靠的测试验证,确保内存采样功能在各种环境下都能正常工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218