Fastgrind

GitHub: https://github.com/adny-code/fastgrind

引言

在高性能计算场景下，常使用perf工具进行函数级别的时间分析、使用valgrind工具进行内存泄漏和内存分配异常检测。

valgrind功能非常强大，能追踪每一段内存申请和释放的栈帧。但是valgrind使用相对复杂，最重要的是valgrind效率极其低下，通常为原始程序运行时间长的10倍以上。对于多线程程序，valgrind无法跑满线程，性能退化能到几十甚至上百倍。

大部分场景下，即使精简case后，valgrind依然难以快速定位内存异常问题。

对于上述问题，fastgrind开源库提供一个轻量级的、函数级别监控、可视化的、高效C++内存监控方案。在64核服务器上测试，64个线程能完全跑满。简单case (调用栈深度10以内)，性能几乎无退化；复杂case (调用栈深度30+)，性能退化4倍以内。

fastgrind仓库的testcase中，提供了一个包含bin query、分组算法的box grouping测例，调整线程数量，测试得到的benchmark如上图所示。

简介

fastgrind 是一个仅单一头文件、轻量级、快速、线程安全、类似 Valgrind 的内存分析器，旨在跟踪 C++ 应用程序中的运行时内存分配并分析调用堆栈。Fastgrind 通过自动和手动插桩两种检测方法提供全面的内存使用情况分析。

fastgrind 兼容C++11以上版本，集成到工程中不影响原始仓库中其它第三方内存管理库或glibc内存管理的正常运行。

仓库结构

fastgrind/
├── include/fastgrind.h           # 核心代码 (head only)
|
├── demo/
│   ├── manual_instrument/        # 手动插桩 demos
│   ├── auto_instrument/          # 自动插桩 demos  
|   └── build_all_demo.sh         # 编译所有demo的脚本
|
├── testcase/
│   ├── benchmark_box_grouping/   # 性能测试
│   ├── cpp_feature_test/         # 现代C++特性测试
│   ├── glibc_je_tc_availabe/     # 分配器兼容性测试
│   ├── multi_pkg_compile/        # 多lib编译测试
|   ├── thirdparty_leveldb_test/  # 第三方开源库测试 (https://github.com/google/leveldb)
|   └── thirdparty_zlib_test      # 第三方开源库测试 (https://zlib.net)
|
├── doc/
|   ├── compile.md                # 集成和编译选项说明
|   ├── demo.md                   # demo说明
|   ├── feature_list.md           # fastgrind特性说明
|   ├── querstion_list.md         # fastgrind使用过程中出现的问题及解决方案说明
|   └── testcase.md               # testcase说明
|
├── tools/fastgrind.py            # 可视化工具 (使用方法：python fastgrind.py fastgrind.json)
|
├── CMakeList.txt                 # testcase的顶层Cmake
├── Doxyfile                      # Doxyfile生成手册
└── README.md                     # 存库描述

快速开始

编译 testcase

mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

运行 testcase

cd build/testcase/benchmark_box_grouping
./benchmark_raw
./benchmark_fastgrind
./run_valgrind.sh
cd build/testcase/cpp_feature_test
./cpp_feature_test
...
cd build/testcase/multi_pkg_compile
./multi_pkg_main

调用堆栈 Report

程序退出时会生成两个报告文件

[FASTGRIND] Start summary memory info
[FASTGRIND] saved: fastgrind.text (size=2335 bytes)
[FASTGRIND] saved: fastgrind.json (size=65952 bytes)

更多细节请看本文段落: fastgrind 输出与分析

如何在你的项目中使用

手动和自动插桩都需要额外的编译标志

有关详细编译和链接选项，请看本文段落: fastgrind 编译选项

手动插桩的使用方法

通过显示的插入__FASTGRIND__::FAST_GRIND宏，选择要监控的函数。

#include "fastgrind.h"
using namespace __FASTGRIND__;
void processData() {
    FAST_GRIND;                       // 启用此函数的调用堆栈跟踪
    
    int* data = new int[1000];
    // ... process data ...
    delete[] data;
}
int main() {
    FAST_GRIND;                       // 启用此函数的调用堆栈跟踪
    processData();
    return 0;
}

自动插桩的使用方法

在任何一个.cpp中包含 fastgrind.h，并通过编译选项，使得目标外的所有函数都会自动监控。

fastgrind 输出与分析

当集成 fastgrind 的应用程序退出时，会自动生成两个文件：fastgrind.text和fastgrind.json

fastgrind.text

fastgrind.text 是类似于 Linux 下 perf report 格式的输出。有函数级别的调用栈内存申请/释放统计，在vscode等editor下可以进行子调用栈折叠。

fastgrind.json

fastgrind.json 文件中包含:

• 时间片内存使用统计
• 每线程内存分配详细信息
• 完整的调用堆栈信息
• 函数级分配明细

每时间片、每线程、每函数记录器:

• 单线程记录如下
  

• 多线程记录如下
  

可视化

使用tools/fastgrind.py生成交互式可视化折线图

它将调用 matplotlib 绘制折线图，并生成 fastgrind.html以防用户环境中没有 matplotlib，使用浏览器打开fastgrind.html可以得到与matplotlib相同的折线图

用法

python fastgrind.py fastgrind.json
or 
python fastgrind.py     # 自动搜索当前文件夹中的 fastgrind.json

以第三方开源库 leveldb 为例，监控其内存分配：

• matplot结果
  

• html结果
  

fastgrind 编译选项

手动插桩的编译选项

描述: 手动检测要求开发人员在源代码中显式添加__FASTGRIND__::FAST_GRIND到需要监控的函数，但只需要更简单的编译配置

编译选项:

g++ -O3 -Wall -Wextra -std=c++11 \
    -I/path/to/fastgrind/include \
    source_files...
    # -DFASTGRIND_JE_MALLOC (如果原工程中使用jemalloc的话需要定义该选项)
    # -DFASTGRIND_TC_MALLOC (如果原工程中使用tcmalloc的话需要定义该选项)

链接选项:

• Wrap flags: 内存分配器的符号包装（下面列出了所有支持的）

  WRAP_FLAGS=(
  # C standard library memory allocation functions
  -Wl,--wrap=malloc                 # Standard memory allocation
  -Wl,--wrap=calloc                 # Zero-initialized memory allocation
  -Wl,--wrap=realloc                # Memory reallocation
  -Wl,--wrap=free                   # Memory deallocation
  # C++ standard operator new/delete (basic versions)
  -Wl,--wrap=_Znwm                  # operator new(size_t)
  -Wl,--wrap=_Znam                  # operator new[](size_t)
  -Wl,--wrap=_ZdlPv                 # operator delete(void*)
  -Wl,--wrap=_ZdaPv                 # operator delete[](void*)
  # C++ nothrow operator new/delete
  -Wl,--wrap=_ZnwmRKSt9nothrow_t    # operator new(size_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZnamRKSt9nothrow_t    # operator new[](size_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZdlPvRKSt9nothrow_t   # operator delete(void*, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvRKSt9nothrow_t   # operator delete[](void*, nothrow)
  # POSIX and Linux-specific memory allocation functions
  -Wl,--wrap=valloc                 # Page-aligned memory allocation
  -Wl,--wrap=pvalloc                # Page-aligned allocation (multiple of page size)
  -Wl,--wrap=memalign               # Aligned memory allocation
  -Wl,--wrap=posix_memalign         # POSIX aligned memory allocation
  -Wl,--wrap=reallocarray           # Array reallocation with overflow check
  -Wl,--wrap=aligned_alloc          # C11 aligned allocation
  # C++ sized delete operators (C++14)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvm                # operator delete[](void*, size_t)
  -Wl,--wrap=_ZdlPvm                # operator delete(void*, size_t)
  # C++ aligned allocation operators (C++17)
  -Wl,--wrap=_ZnwmSt11align_val_t   # operator new(size_t, align_val_t)
  -Wl,--wrap=_ZnamSt11align_val_t   # operator new[](size_t, align_val_t)
  -Wl,--wrap=_ZdlPvSt11align_val_t  # operator delete(void*, align_val_t)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvSt11align_val_t  # operator delete[](void*, align_val_t)
  # C++ sized aligned delete operators (C++17)
  -Wl,--wrap=_ZdlPvmSt11align_val_t # operator delete(void*, size_t, align_val_t)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvmSt11align_val_t # operator delete[](void*, size_t, align_val_t)
  # C++ nothrow sized delete operators
  -Wl,--wrap=_ZdlPvmRKSt9nothrow_t  # operator delete(void*, size_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvmRKSt9nothrow_t  # operator delete[](void*, size_t, nothrow)
  # C++ nothrow aligned allocation operators (C++17)
  -Wl,--wrap=_ZnwmSt11align_val_tRKSt9nothrow_t    # operator new(size_t, align_val_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZnamSt11align_val_tRKSt9nothrow_t    # operator new[](size_t, align_val_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZdlPvSt11align_val_tRKSt9nothrow_t   # operator delete(void*, align_val_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvSt11align_val_tRKSt9nothrow_t   # operator delete[](void*, align_val_t, nothrow)
  # C++ nothrow sized aligned delete operators
  -Wl,--wrap=_ZdlPvmSt11align_val_tRKSt9nothrow_t  # operator delete(void*, size_t, align_val_t, nothrow)
  -Wl,--wrap=_ZdaPvmSt11align_val_tRKSt9nothrow_t  # operator delete[](void*, size_t, align_val_t, nothrow)
  )
  

具体示例可看原仓库中demo/manual_instrument

自动插桩的编译选项

描述: 自动插桩能监控所有非排除函数，但需要更复杂的编译配置

编译选项:

# 不需要监控的库或pkg
EXCLUDE_FILE_LISTS=(
    /usr/include/
    /usr/lib/
    /usr/local/
    fastgrind.h
)
EXCLUDE_FILE_LISTS=$(IFS=,; echo "${EXCLUDE_FILE_LISTS[*]}")
# 函数插桩的编译选项
INSTRUMENT_FLAGS=(
  -finstrument-functions
  -finstrument-functions-exclude-file-list=${EXCLUDE_FILE_LISTS}
)
# "${INSTRUMENT_FLAGS[@]}": 不要监控的库或pkg
# -DFASTGRIND_INSTRUMENT:   定义 FASTGRIND_INSTRUMENT 以启动自动插桩
# -Wl,--export-dynamic:     导出符号表，便于fastgrind抓取函数名
g++ -O3 -Wall -Wextra -std=c++11 \
    "${INSTRUMENT_FLAGS[@]}" \
    -DFASTGRIND_INSTRUMENT \
    -Wl,--export-dynamic \
    -I/path/to/fastgrind/include \
    source_files...
    # -DFASTGRIND_JE_MALLOC (如果原工程中使用jemalloc的话需要定义该选项)
    # -DFASTGRIND_TC_MALLOC (如果原工程中使用tcmalloc的话需要定义该选项)

链接选项:

同 手动插桩 一致

具体示例可看原仓库中demo/auto_instrument

限制和注意事项

• 跨函数栈帧分配: 在一个函数中分配并在另一个函数中释放的内存将被如实记录，导致这些函数堆栈帧记录释放的数量少于或超过分配的数量，在另一些则相反.
• 模板复杂性支持: 复杂的模板元编程可能会在报告中显示通用名称
• 文件覆盖: 每次运行时输出文件都会覆盖以前的内容
• GUN依赖: 需要 GNU ld 来实现 --wrap 功能

原作者

• Email: zfzmalloc@gmail.com
• GitHub: https://github.com/adny-code/fastgrind

​转自https://www.cnblogs.com/ZhongQianwen/p/19147719