Async-profiler内存分配追踪功能优化:解决nativemem未捕获全部内存分配的问题
在性能分析工具Async-profiler的最新版本中,开发团队修复了一个关于内存分配追踪的重要问题。该问题导致工具在nativemem模式下无法捕获某些特定的内存分配路径,影响了内存分析结果的完整性。
问题背景
Async-profiler的nativemem功能旨在追踪应用程序中的所有内存分配操作。然而,用户报告在某些Rust应用程序中,部分内存分配栈并未被正确捕获。通过对比jemalloc/jeprof工具的分析结果,发现Async-profiler遗漏了某些关键分配路径。
典型的未被捕获的分配栈包括:
- 通过
__GI___libc_malloc路径的分配 - 通过
posix_memalign系统调用的分配
这些遗漏的分配路径中,有些甚至是应用程序中最主要的内存分配来源。
技术原因分析
经过深入调查,发现存在两个根本原因:
-
特殊分配函数未拦截:Async-profiler原先未拦截某些内存分配函数,如
posix_memalign等系统调用。这些函数提供了不同于标准malloc的内存分配接口。 -
重定位表修补不完整:工具在修补函数入口时,只处理了
.rela.plt或.rela.dyn段中的一个,而某些函数可能同时在这两个段中被引用。这导致部分函数调用未被正确拦截。
解决方案
开发团队通过以下改进解决了这些问题:
-
扩展拦截范围:增加了对
posix_memalign等特殊内存分配函数的拦截支持,确保覆盖所有可能的内存分配路径。 -
完善重定位处理:改进了重定位表的修补逻辑,确保同时处理函数在所有相关段中的引用,不遗漏任何调用路径。
验证与效果
修复后,测试确认nativemem功能现在能够正确捕获所有内存分配操作,包括之前遗漏的通过特殊分配函数和复杂调用路径的内存分配。这使得Async-profiler的内存分析结果更加完整准确,特别是在Rust等现代语言编写的应用程序中。
对用户的意义
这一改进使得开发者可以:
- 获得更完整的内存分配画像
- 准确识别所有内存热点
- 在Rust等语言环境中获得与jemalloc相当的分析能力
- 无需依赖多个工具交叉验证
对于性能敏感型应用,特别是使用现代系统编程语言开发的项目,这一改进显著提升了内存分析的可信度和实用性。
最佳实践建议
用户在使用nativemem功能时,建议:
- 确保使用最新版本的Async-profiler
- 对于复杂应用,可同时收集CPU和内存分析数据
- 关注不同分配路径的性能特征
- 在Rust项目中特别注意标准库和第三方crate的内存使用模式
这一改进使Async-profiler在内存分析领域的能力得到显著提升,为开发者提供了更强大的性能诊断工具。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00