1.简单而强大的内存内存基准测试开源工具sysbench详解
2.C/C++ 集成内存调试、内存泄漏检测和性能分析的工具工具工具 Valgrind Linux 下 Valgrind 工具的全面使用指南
3.python看对象占用多少内存（python查看对象的内存地址）
4.Android C/C++ 内存泄漏分析 unreachable
5.易语言怎样写植物大战僵尸（含源码）
6.mcelog代码解析

简单而强大的基准测试开源工具sysbench详解

       sysbench是一款强大的开源基准测试工具，它以其模块化和跨平台特性而备受青睐，源码源码用于评估系统性能，内存内存特别是工具工具针对CPU、内存、源码源码rabbitmq+源码包文件I/O和数据库操作。内存内存其核心是工具工具基于LuaJIT的多线程设计，适用于数据库测试，源码源码支持诸如oltp_*.lua的内存内存预设测试和Lua扩展，为自定义性能测试提供了灵活性。工具工具

       sysbench的源码源码基础是轻量级脚本语言Lua，它具有动态类型和自动内存管理等特性，内存内存而LuaJIT作为其高性能即时编译器，工具工具显著降低了动态语言的源码源码开销，提升了性能。sysbench通过编译安装简单便捷，支持Linux（x_、i和aarch）和Windows（WSL）环境。在RHEL/CentOS上，用户可以选择在线安装或源码编译，确保了与其他依赖包的兼容性，如mysql-devel、openssl-devel和postgresql-devel。

       安装sysbench时，用户可以根据需求配置MySQL或PostgreSQL支持。如果不支持MySQL，编译时可选择不包含。sysbench命令行提供了丰富的选项，如`--threads`、`--events`和`--time`等，用于细致调整测试参数。其结果以秒为单位实时报告，包括速率、延迟统计，并允许自定义Lua脚本以满足特定场景的需求。

       sysbench的测试功能全面，包括CPU性能测试、内存测试（如设置块大小和总大小）、文件系统I/O操作（如`fileio`测试，使用`--threads`、企业通讯软件源码`--time`等参数），以及数据库性能测试，如数据库连接、调试和SSL设置。例如，内存测试通过`--memory-block-size`和`--memory-total-size`设置，而CPU测试默认使用素数序列，上限可达。

       以下是一个简化版的sysbench内存测试示例，使用个并发线程，对GB文件进行随机读写，每5秒报告一次结果：

       内存测试示例：

       sysbench memory --threads= --time= --file-test-mode=rnd --memory-block-size=8K --memory-total-size=G run

       ...

       latency (ms,%): 0.

       ...

       内存吞吐量：读取, MiB/s: ., 写入, MiB/s: .

       总时间: 秒, 事件: 1,,, 平均延迟: 0.ms, %延迟: 0.ms

       在数据库测试方面，sysbench提供了预设的oltp测试脚本，如`oltp_delete.lua`，以及通用的oltp_common.lua共享代码。用户可以轻松创建数据库连接，执行预设或自定义脚本，获取详细的统计信息。

       在进行数据库操作时，sysbench通过`fileio`测试磁盘性能，如fsync()同步操作，以评估写入速度和文件同步性能。例如，创建2个5GiB文件，每5秒展示写入速率、fsync速率和%延迟。

       sysbench的使用方法包括创建、准备、运行和清理测试，同时提供了详细的帮助选项，如`--help`，以便用户了解所有可用的参数和命令。

       总结，sysbench是一个强大而灵活的工具，通过其模块化设计，让用户能够深入挖掘系统性能的各个方面，无论是单个组件还是整个系统，都能提供精确的基准测试结果。

C/C++ 集成内存调试、内存泄漏检测和性能分析的仿识货网站源码工具 Valgrind Linux 下 Valgrind 工具的全面使用指南

       Valgrind 是一个多功能工具，用于内存调试、内存泄漏检测和性能分析，其发音为 [wɑːɡrɪnd]。本指南将详细介绍如何在 Linux 系统上安装 Valgrind，以及如何在不同操作系统上进行交叉编译。以下是在 Ubuntu 或其他 Debian 系统上的安装步骤：

       对于其他 Linux 发行版如 Fedora 或 CentOS，可以使用相应的包管理器（例如 yum 或 dnf）来安装 Valgrind。例如，在 Fedora 上的安装命令如下：

       在 macOS 上，可使用 Homebrew 来安装 Valgrind。

       请注意，Valgrind 在最新版本的 macOS 上可能不支持。

       在 Windows 系统上，由于 Valgrind 直接不可用，可以使用 Windows 的子系统 Linux（WSL）来运行它。

       Valgrind 的源代码包含了所有运行所需库，通常无需额外依赖。然而，编译 Valgrind 需要基本的开发工具，包括 C 编译器（如 gcc）和 make 工具。若计划在不同平台上交叉编译 Valgrind，需配置交叉编译器，并确保编译环境包含所有 Valgrind 所需的头文件和库。

       交叉编译的基本步骤如下：

       请注意，步骤仅供参考，具体调整需根据实际需求和交叉编译环境。

       Valgrind 是一个强大的工具，专用于内存管理错误检测、CPU 和内存分析。其使用方法包括但不限于常规检测、内存泄漏检测和性能分析。常规检测通常在程序结束后生成报告，而 Memcheck 内存泄漏检测工具可精确到源代码行，告知未正确释放的内存分配位置。使用 Memcheck 需确保程序和动态库包含调试信息，如使用 gcc 的-g 选项编译。

       报告输出至文件功能允许将内存泄漏和其他问题的报告从控制台重定向到文件，以便于后续分析。重要参数如 --leak-check=full 可提供更详细的输出。

       Valgrind 适用于长时间运行的简洁官网源码服务，通过 gdbserver 模式在运行时与工具交互。同时，报告输出至文件功能有助于分析长时间运行程序的内存使用情况。

       对于长时间运行程序的分析，使用 Massif 堆栈检测工具可以发现程序在运行过程中的内存使用问题。通过运行 Massif 并使用 ms_print 命令查看报告，可以找出内存使用异常或持续增长的情况。

       Callgrind 性能分析工具用于收集程序的运行时行为信息，如函数调用次数和指令读取次数。虽然这些信息可以提供性能洞察，但它们不直接反映函数执行时间。要深入了解函数执行时间，可能需要结合其他性能分析工具或技术。

       Valgrind 的不同工具（如 Memcheck、Callgrind、Massif 等）不能同时运行。每次运行 Valgrind 时，必须选择一个要使用的工具，以确保工具特定的目标和方法得到正确应用。

       使用 Valgrind 进行分析时，应避免使用 kill -9 杀死进程，因为这可能影响检测结果。应尽量使用 kill 命令（不带 -9 选项）发送 TERM 信号，以优雅地终止进程。同时，tool 工具无法同时使用，每次运行 Valgrind 需明确选择一个工具。

python看对象占用多少内存（python查看对象的内存地址）

       本篇文章给大家谈谈python看对象占用多少内存，以及python查看对象的内存地址对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：1、Python对象2、python内存占用分析工具3、使用sys.getsizeof查看python对象的内存占用4、如何估算一个Python对象的内存占用5、python创建类占用内存Python对象

       众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、瀑布流会员源码函数亦或是类型、类，都是对象。

       对象是在堆上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于栈中、指向堆中具体结构的引用。

       要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。

       我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址：cpython[GitHub]

       Python对象的定义位于Include/object.h，是一个名为PyObject的结构体：

       Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量ob_refcnt和一个类型对象指针ob_type

       从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向可变大小Python对象的指针也可以转换为PyVarObject*（可变大小的Python对象会在下文中解释）。PyVarObejct就是在PyObject的基础上多了一个ob_size字段，用于存储元素个数：

       在PyObject结构中，还有一个类型对象指针ob_type，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个PyTypeObject接口体

       实际定义是位于Include/cpython/object.h的_typeobject：

       在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：

       以Python中的int类型为例，int类型对象的定义如下：

       从PyObject的定义中我们知道，每个对象的ob_type都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象，它的ob_type会指向int类型对象PyLong_Type。

       PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象

       也就是说，归根结底类型对象也是一个对象，也有ob_type属性，那PyLong_Type的ob_type是什么呢？

       回到PyLong_Type的定义，第一行PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)，查看对应的宏定义

       由以上关系可以知道，PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)={ { _PyObject_EXTRA_INIT1,PyType_Type}0}，将其代入PyObject_VAR_HEAD，得到一个变长对象：

       这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知，Python类型对象的类型就是PyType_Type，而PyType_Type对象的类型是它本身

       从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类

       Python对象定义有PyObject和PyVarObject，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为可变对象（变长对象）和不可变对象（定长对象）

       原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象

       可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象

       由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：

       声明s2=s，修改s的值：s='newstring'，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变

       声明l2=l，修改l的值：l.append(6)，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了

       此外，对于字符串对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：

       对于数值型对象，Python会默认创建0~以内的整数对象，也就是0~之间的数值对象是共用的：

       按照Python数据类型，对象可分为以下几类：

       Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API

       这类API通常以PyObject_xxx的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:

       使用PyObjecg_New创建一个数值型对象：

       这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：

       使用PyLong_FromLong创建一个数值型对象：

       在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：

       从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过PyObject*变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针PyObject*，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的ob_type属性动态进行判断，而Python正是通过ob_type实现了多态机制

       Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数ob_refcnt。

       当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。

       但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。

       python内存占用分析工具

       pipinstallmemory_profiler

       pipinstallpsutil

       pipinstallmatplotlib

       使用方法

       frommemory_profilerimportprofile

       @profile(precision=4,stream=open('test.log','w+'))

       deftest(args:List):

       ...

       运行：

       python3test.py

       Memusage:表示执行该行后Python解释器的内存使用情况

       Increment:表示当前行的内存相对于上一行的差异，即自己本身增长了多少，如果减少了则不显示.

使用sys.getsizeof查看python对象的内存占用

       使用sys.getsizeof方法可以查看python对象的内存占用，单位：字节(byte)

       实际上是调用了__sizeof__方法：

       有些数据类型在Python3和Python2中占用的内存是不同的，例如range：

       关于这个值是怎么算出来的，有待研究～

       暂时已知：这个值包括该对象的数值、签名（包括数据类型、参数、调用方式等）等一系列数据所占总内存。可变对象所占内存可能极小，因为对象是指针，指向很大的数据。

如何估算一个Python对象的内存占用

       如果想自己写程序来实现的话，可以参考它们的源码。

       top/free都是在procps包中(apt-getsourceprocps)。

       找到cpus_refresh()函数，你可以看到它是怎样从/proc/stat解析出CPU的使用率的。meminfo()函数则展示了如何从/proc/meminfo解析出内存的使用率（这个文件自己解析也很简单）。

python创建类占用内存

       2g。python创建类占用内存有2g。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

       关于python看对象占用多少内存和python查看对象的内存地址的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

Android C/C++ 内存泄漏分析 unreachable

       在追求客户端稳定性的持续努力中，内存质量已经成为关键因素之一。为此，淘宝实施了全面的内存治理计划，成立了专门的内存专项小组。本文着重介绍内存专项工具——内存泄漏分析工具memunreachable，它在C/C++内存管理中的重要角色。

       内存泄漏，即程序中动态分配的内存未能被释放，导致系统资源浪费，可能引发性能下降甚至系统崩溃。C/C++环境中，由于难以精确追踪未被引用的对象，内存泄漏检测成为技术挑战。现有的内存检测工具，如libmemunreachable、kmemleak和llvm leaksanitizer，依赖于记录分配信息来查找问题。

       Android的libmemunreachable是无开销的本地内存检测器，它通过“标记-清除”算法遍历所有内存，标记无法访问的区域为潜在泄漏。然而，目前libmemunreachable仅在Debug配置下可用，对淘宝的Release包支持有限。本文将解析libmemunreachable的工作原理，以及淘宝如何通过修改源码，解决在Release包环境下使用的问题，以支持线上内存泄漏的定位和排查。

       libmemunreachable基于C/C++内存模型，利用栈、全局/静态存储区作为GC Root节点，判断堆内存是否被引用。它通过标记和清除机制，报告出那些未被GC根节点直接或间接持有的内存块。分析过程包括一系列关键函数，如CaptureThreads、CaptureThreadInfo等。

       针对Android 后权限变化带来的问题，淘宝重新编译了libmemunreachable，并调整权限配置，确保在Release包下正确获取内存信息。同时，修复了ptrace在Release包下的问题，以保证unreachable的正常运行。然而，特定的内存引用方式，如base+offset，可能导致误报，因为堆和.bss中的Base和offset与实际内存A的关联可能不直接，从而产生误判。

       以上是关于libmemunreachable的分析和在淘宝环境中的应用与改进，帮助提升内存治理的效率和准确性。请参阅相关文档以获取更多信息。

易语言怎样写植物大战僵尸（含源码）

       在使用易语言编写植物大战僵尸的辅助工具时，关键步骤涉及内存操作和地址查找。首先，通过游戏内存遍历找到阳光值的基地址和偏移，这需要在游戏进程下使用内存分析工具CE，如4字节搜索来定位的地址。

       接着，要实时追踪阳光地址的变化，设置内存写入断点。在汇编指令中，通过分析add [eax+], ecx的代码，确定一级偏移为，继续寻找EAX的值。之后，使用十六进制搜索和经验挑选出可能的基地址，如前缀不重复的地址，如AC和FE7E。

       在找到可能的基地址后，通过添加指针并读取数据验证，如动态地址的计算公式：A9EC0 + + 。一旦确认正确，阳光数值在游戏和CE工具中应显示一致，表明辅助工具已经成功生成。

       在易语言中，创建窗口应用并集成内存读写模块是实现辅助的核心步骤，通过绘制界面并编写读写代码来测试。最后，将这些代码整合，生成的作弊器即可用于游戏。相比VC++，易语言提供了更为便捷的开发体验。

       以上是利用易语言编写植物大战僵尸辅助的基本过程，源码和详细教程可以在相关博客cnblogs.com/LyShark/p/1...找到。

mcelog代码解析

       mcelog是Linux系统中一款专门用于检测硬件错误，尤其适用于内存和CPU错误的开源工具。

       工具官网：mcelog.org

       mcelog的运作流程主要分为以下几个关键步骤：

       一：错误触发流

       当系统检测到硬件错误事件，如内存错误或CPU错误时，mcelog会自动响应并执行后续处理。

       二：源代码结构

       mcelog的源代码主要由以下几个部分组成：

       1、主函数

       主函数是mcelog的核心逻辑，负责启动整个程序并执行关键任务。

       2、process回调处理函数

       process函数是程序处理的关键，每当系统检测到硬件错误事件，process回调函数会被自动调用。主要任务包括错误解析、统计和日志记录。

       3、mce_filter错误位置计数和触发trigger脚本函数

       这部分代码分为两大部分：错误解析和触发脚本执行。

       1）错误解析：包括对错误信息的解析和各维度的统计。

       2）触发：触发预设的脚本执行，执行如内存离线等操作。

       4、dump_mce寄存器解析和日志生成函数

       这部分主要负责对错误信息进行解析和生成日志文件，以便后续分析和记录。