Bazel项目内存追踪功能的问题分析与修复
2025-05-08 22:10:43作者:侯霆垣
Bazel构建工具提供了一个强大的内存追踪功能,用于监控和分析构建过程中各规则的内存消耗情况。然而,近期发现该功能在某些情况下会报告不准确的内存使用数据,这给开发者进行性能优化带来了困扰。
问题现象
当开发者按照官方文档启用内存追踪功能后,发现获取的内存消耗数据存在明显异常。具体表现为:
- 所有规则的内存消耗值要么显示为0,要么呈现256KB的整数倍
- 报告的总内存消耗量远低于实际预期值
- 内存分析报告中的数值分布不符合真实场景
例如,在某个构建场景下,分析报告显示总内存消耗仅为5.88MB,而各规则的内存分配值均为256KB的倍数,这显然与实际情况不符。
问题根源
经过深入分析,发现问题的根本原因在于:
- Bazel使用的java-allocation-instrumenter库版本过旧(3.3.0)
- 该旧版本对Java 17及以上版本的支持不完善
- AllocationTrackerModule强制设置了256KB的采样大小,导致所有测量值都成为该值的倍数
java-allocation-instrumenter库的更新日志显示,3.3.2版本才加入了对Java 17的支持,而3.3.4版本才支持Java 21。Bazel项目使用的3.3.0版本显然无法正确处理较新Java版本的内存分配追踪。
解决方案
Bazel开发团队通过以下措施解决了这个问题:
- 将java-allocation-instrumenter库升级到3.3.4版本
- 修复了与新版instrumenter的兼容性问题
- 移除了强制采样大小的限制
升级后的测试结果显示,内存追踪功能恢复正常:
- 报告的内存消耗值更加精细和准确
- 总内存消耗量从之前的5.88MB变为106.48MB,更符合实际情况
- 各规则的内存分配值分布合理,不再呈现256KB的倍数关系
影响版本与修复
该修复已包含在Bazel 7.5.0 RC2和8.1.0 RC1版本中。建议开发者升级到这些版本或更高版本来获得准确的内存追踪数据。
对于需要进行内存性能优化的开发者,准确的内存追踪数据至关重要。它可以帮助识别内存消耗大的构建规则,从而有针对性地进行优化,提高构建效率并减少资源消耗。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322