Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- faq:memoire [2015/04/27 06:58] – créée cicaluga
+++ faq:memoire [2018/01/24 10:18] – [Connaître le pic mémoire d'un programme] ltaulell
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-===== Connaître le pic mémoire d'un programme =====
+===== Connaître la mémoire utilisée à l'instant t au cours de l’exécution =====
-Pour connaître le pic mémoire du programme on peut utiliser la commande "time" (qui fournit aussi le temps...) :
+  * 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).
-<code bash>
+Il y a ici les diverses mémoires utilisées par le process dont VmPeak (virtuelle), VmHWM (physique), VmRSS (résiduelle). La résiduelle devrait suffire dans ton 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, depuis C :
-/usr/bin/time -v mon_programme
+https://bitbucket.org/code_aster/codeaster-src/src/tip/bibc/utilitai/mempid.c
-</code>
-en regardant le champ "Maximum resident set size".
+===== Avoir une évolution (une courbe) au cours du temps  =====
-Par exemple, pour mon_programme :
+  * 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)
 <code bash>
-/usr/bin/time -v /home/mon_login/mon_programme.exe IMAGE/p194-t4-v2.inr
+top -b -n 100 -d 1 -p pid > output
-...
-Maximum resident set size (kbytes): 12465200
-...
 </code>
-Ici le pic est donc ~12.4 Go
+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 100 est le nombre de fois et 1 c'est 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 les apprendre), p.ex. Valgrind (avec son module "massif")

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