Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как проверить область памяти дампа ядра с помощью Delve?

Учитывая дамп ядра службы Go, есть ли в Delve какая-либо команда, которая может проверять область памяти? Пытаемся выяснить, что занимает кучу.

go gdb delve
28.05.2019

  • почему не делаешь профиль памяти? это построено 28.05.2019
  • @Pizzalord К сожалению, мы не предоставили конечную точку pprof в производственной среде, поэтому мы можем полагаться только на дамп ядра для посмертного анализа. 28.05.2019

Ответы:


1

В прошлый раз, когда я столкнулся с подобной проблемой, я нашел этот небольшой пакет https://github.com/golang/debug< /а>. Это позволяет получить гистограмму кучи и проверить, сколько объектов определенного типа у вас было прямо перед сбоем.

К сожалению, это не работает из коробки, и вам нужно применить пару исправлений, которые вы найдете на странице запросов на вытягивание.

30.06.2020
  • Очень крутой инструмент! но знаете ли вы, почему я получаю кучу неизвестных объектов при запуске гистограммы? например: unk1152, unk704, unk288 и т. д. Пожалуйста, сообщите, есть ли способ интерпретировать эти объекты. обновление: кажется, что они относятся к неизвестным, интересно, есть ли способ повысить читаемость этих объектов 30.06.2020
  • Да, unk1152 означает неизвестный тип, а 1152 означает размер экземпляра. К сожалению, я не знаю, как можно улучшить определение типа в этом конкретном случае ( 30.06.2020
  • Я нашел обходной путь для этого, я использую команду objects для вывода списка всех живых объектов, получаю адрес одного из типов unk, а затем делаю reachable <address>. Он может печатать некоторое местоположение файла. Возможно, потребуется запустить это несколько раз по разным адресам, чтобы подтвердить находку, что отнимает много времени, но это работает) 30.06.2020
  • хорошо, было бы иметь это в виду в следующий раз. Спасибо, что поделился! 30.06.2020
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..