async-profiler中nativemem未捕获所有内存分配的问题分析
问题背景
在Rust应用程序的性能分析过程中,开发者发现async-profiler的nativemem功能未能捕获所有的内存分配调用。与jemalloc/jeprof工具相比,async-profiler的结果中缺失了部分调用栈信息。这些缺失的调用栈包括通过__GI___libc_malloc和_int_malloc等底层分配函数的路径。
技术分析
经过深入调查,发现async-profiler在内存分配拦截机制上存在两个关键问题:
-
特定分配函数未被拦截:async-profiler原本没有拦截像
posix_memalign这样的特殊内存分配函数。这些函数在Rust的标准库中被广泛使用,特别是在处理对齐内存分配时。 -
函数入口点修补不完整:当函数引用同时存在于
.rela.plt和.rela.dyn节区时,async-profiler只修补了其中一个节区的引用,导致部分调用路径未被正确捕获。
解决方案
开发团队针对这两个问题进行了修复:
-
扩展了拦截范围,现在能够正确捕获
posix_memalign等特殊分配函数。 -
改进了函数入口点修补机制,确保无论函数引用出现在哪个节区都能被正确拦截。
实际影响
这个问题特别影响Rust应用程序的分析,因为Rust的内存分配器会使用多种底层分配策略。修复后,async-profiler能够提供更完整的内存分配分析结果,与jemalloc等工具的结果更加一致。
技术细节
在Linux系统中,内存分配通常通过以下路径进行:
- 应用程序调用标准库分配函数
- 这些函数最终调用底层的内存管理实现
- 性能分析工具通过拦截这些调用点来收集数据
async-profiler通过动态修补这些调用点来实现无侵入式的分析。之前的实现遗漏了一些特殊情况,现在已得到完善。
结论
这个修复使得async-profiler在内存分配分析方面更加可靠,特别是对于使用Rust等现代语言开发的应用程序。开发者现在可以更有信心地使用async-profiler来进行全面的内存性能分析。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00