Infinity项目中的IVF索引内存泄漏问题分析与修复
2025-06-20 10:08:20作者:凌朦慧Richard
问题背景
在Infinity数据库项目的开发过程中,开发团队在进行重启测试时发现了一个潜在的内存泄漏问题。该问题出现在IVF(倒排文件)索引的内存管理模块中,具体表现为当系统执行重启测试时,内存泄漏检测工具报告了120字节的内存未被正确释放。
问题现象
内存泄漏发生在IVF索引的内存实现部分,具体是在IVFIndexInMem类的构造函数中分配的内存未被正确释放。从调用栈可以看出,内存分配发生在创建IVF索引的内存数据结构时,但系统在后续操作中未能正确释放这些资源。
技术分析
泄漏点定位
通过分析调用栈,可以清晰地看到内存泄漏的发生路径:
- 首先通过
operator new分配了120字节的内存 - 这些内存用于构造
IVFIndexInMem对象 - 对象通过智能指针管理生命周期
- 最终在系统关闭或重启时,这些内存未被释放
根本原因
经过深入分析,问题可能出在以下几个方面:
- 循环引用:智能指针之间可能存在循环引用,导致引用计数无法归零
- 析构函数缺失:
IVFIndexInMem类可能没有正确实现析构函数 - 资源释放遗漏:类中分配的资源在析构时未被完全释放
- 异常安全:构造函数中可能抛出异常,导致资源泄漏
解决方案
针对这一问题,开发团队采取了以下修复措施:
- 完善析构函数:确保
IVFIndexInMem类有完整的析构函数实现 - 资源管理检查:验证所有成员变量特别是动态分配的资源都有正确的释放逻辑
- 智能指针使用审查:检查所有智能指针的使用方式,避免循环引用
- 异常安全增强:在构造函数中使用RAII技术确保异常安全
修复效果
修复后,重启测试中不再报告该内存泄漏问题。系统稳定性得到提升,特别是在长时间运行和高负载场景下,内存使用更加健康。
经验总结
这次内存泄漏问题的解决过程为项目团队提供了宝贵的经验:
- 内存管理重要性:即使是使用现代C++的智能指针,也需要谨慎处理资源管理
- 测试覆盖全面性:重启测试等边界场景测试对发现内存问题至关重要
- 工具链价值:内存检测工具如LeakSanitizer在开发过程中发挥重要作用
- 设计模式应用:合理使用RAII等模式可以预防类似问题
通过这次问题的解决,Infinity项目在内存管理方面更加成熟,为后续开发奠定了更坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
281
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100