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6月 05, 2018
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doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md
doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md
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doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md
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目前有很多内存泄露分析工具,比较经典的有
[
valgrind
](
http://valgrind.org/docs/manual/quick-start.html#quick-start.intro
)
,
[
gperftools
](
https://gperftools.github.io/gperftools/
)
。
目前有很多内存泄露分析工具,比较经典的有
[
valgrind
](
http://valgrind.org/docs/manual/quick-start.html#quick-start.intro
)
,
[
gperftools
](
https://gperftools.github.io/gperftools/
)
。
因为Fluid是用Python驱动C++ core来运行,valgrind直接分析非常困难,需要自己编译debug版本的、带valgrind支持的专用
版本,而且输出的信息中大部分是Python自己的符号和调用信息,分析起来很困难
,所以不建议使用。
因为Fluid是用Python驱动C++ core来运行,valgrind直接分析非常困难,需要自己编译debug版本的、带valgrind支持的专用
Python版本,而且输出的信息中大部分是Python自己的符号和调用信息,分析起来很困难,另外使用valgrind会让程序运行速度变得非常慢
,所以不建议使用。
本教程主要介绍
[
gperftools
](
https://gperftools.github.io/gperftools/
)
的使用。
本教程主要介绍
[
gperftools
](
https://gperftools.github.io/gperftools/
)
的使用。
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