#memory_profiler — Public Fediverse posts

MemHawk: часть 2. Real-time flamegraph в вашей Grafana

В прошлой статье я рассказал, как можно сделать профилировщик памяти ориентированный на многопоточные приложения, который в 16 раз быстрее heaptrack. Сегодня рассмотрим как получилось совместить быстрый профайлинг с удобством визуализации в Grafana в реальном времени. Ключевые особенности: Flamegraph аллокаций и деаллокаций за интервал времени График потребления памяти с детализацией до функции/строчки в коде(настраиваемо) Flamegraph в момент пика памяти Flamegraph суммарного числа аллокаций Flamegraph суммарного объема аллокаций Звучит интересно!

https://habr.com/ru/articles/1029320/

#heaptrack #memory_profiler #memory_leak #grafana #performance #profiler

Профайлер памяти. Зачем он нужен и как использовать

Профайлер памяти — это инструмент, который анализирует работу конкретного приложения, помогает выявить утечки памяти, показывает точное количество использованной памяти и количество выделений. Если программа потребляет больше памяти, чем ожидалось, то профайлер покажет все выделения ресурсов и позволит определить, почему и где они выделяются. Профайлер можно использовать не только в разработке, но и в системном администрировании, чтобы отслеживать рабочие процессы конкретных приложений, скриптов и задач.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/827644/

#профайлер_памяти #Bytehound #memory_profiler #выделение_памяти #трассировка_стека #фрагментация_памяти #Heaptrack #профилирование #prof #gprof_ATOM #ruvds_статьи