• regarder le fichier /proc/pid/status où pid est l'identificateur du process (le répertoire /proc/pid existe et est tenu à jour par Linux seulement pendant l'exécution de ce process).

Il y a ici les diverses mémoires utilisées par le process dont VmPeak (virtuelle), VmHWM (physique), VmRSS (résiduelle). La résiduelle devrait suffire dans l'analyse.

• regarder “top” - on peut rajouter des colonnes en tapant “f” (fields) ; “top” se base sur les informations contenues dans /proc/pid/status
• on peut aussi accéder aux informations contenues dans /proc/pid/status depuis le programme lui même. Par exemple, en C : https://bitbucket.org/code_aster/codeaster-src/src/tip/bibc/utilitai/mempid.c

• soit on se fait notre propre script pour lire régulièrement les infos de /proc/pid/status
• soit on appelle top en background (et éventuellement on redirige la sortie vers un fichier d'output)

top -b -n 100 -d 1 -p pid > output

où pid est à remplacer par le numéro du process qu'on veut suivre (qui est obtenu avec top ou ps, mais on peut automatiser) (ou -n 100 est le nombre de fois et -d 1 le pas en secondes)

• soit on appelle la fonction C ci-dessus à certains points du programme (là où on sait qu'il y a eu des allocations/desalocations mémoire importantes)
• soit on utilise des paquets déjà faits, comme ceux-ci (psutil ou ressource) en Python :

http://fa.bianp.net/blog/tag/memory_profiler.html

• soit on utilise des outils d'analyse plus puissants (mais plus difficiles à apprendre), p.ex. Valgrind (avec son module “massif”)

man sacct, rechercher “ReqMem, MaxRss”

Voir aussi Accounting