一个线程内存泄漏问题定位过程

Posted 2022-05-06 linux大本营

记录一个关于线程内存泄漏问题的定位过程，以及过程中的收获。

1. 初步定位

是否存在内存泄漏：想到内存泄漏，首先查看/proc/meminfo，通过/proc/meminfo可以看出总体内存在下降。确定内存泄漏确实存在。top中可以显示多种形式内存，进而可以判断是那种泄漏。比如vss/rss/pss等。

确定哪个进程内存泄漏：通过top即可查看到是哪个进程在泄漏。至此基本可以确定到哪个进程。

确定进程泄漏内存类型：然后查看进程的/proc/<pid>/maps，通过maps可以看出泄漏的内存类型(堆、栈、匿名内存等等)，有时候运气好可以直接判断泄漏点。

如果是slab：可以通过/proc/slabinfo，可以看出进程的动态变化情况。如果确定是哪一个slab，那么可以在/sys/kernel/slab/<slab name>/alloc_calls和free_calls中直接找到调用点。当然看到的是内核空间的函数。

使用mcheck()：可以检查malloc/free造成的泄漏问题。

通过如下脚本，然后对每次抓取内容进行Beyond Compare。每个一定周期抓取相关内存消耗信息。

#!/bin/bash
echo > mem_log.txt
while true
do
    cat /proc/meminfo >>mem_log.txt
    cat /proc/<pid>/maps >>mem_log.txt
    cat /proc/slabinfo >>mem_log.txt
    sleep 240
done

当然还有其他工具gcc Sanitier、Valgrind等等，由于嵌入式环境受限未能使用。

2. 深入定位

同步查看meminfo、maps、slabinfo，发觉进程虚拟内存损耗很快，远比系统MemFree损耗快。而且slabinfo没有和maps同步损耗。

所以问题重点检查maps问题。

00010000-00083000 r-xp 00000000 b3:11 22         /heop/package/AiApp/AiApp
00092000-00099000 rwxp 00072000 b3:11 22         /heop/package/AiApp/AiApp
00099000-00b25000 rwxp 00000000 00:00 0          [heap]
00b51000-00b52000 ---p 00000000 00:00 0 
00b52000-01351000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:30451]
01351000-01352000 ---p 00000000 00:00 0 
01352000-01b51000 rwxp 00000000 00:00 0 
01b51000-01b52000 ---p 00000000 00:00 0 
01b52000-02351000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:30432]
02351000-02352000 ---p 00000000 00:00 0 
02352000-02b51000 rwxp 00000000 00:00 0 
02b51000-02b52000 ---p 00000000 00:00 0 
...
64f55000-65754000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28646]
65754000-65755000 ---p 00000000 00:00 0 
65755000-65f54000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28645]
65f54000-65f55000 ---p 00000000 00:00 0 
65f55000-66754000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28642]
66754000-6675a000 r-xp 00000000 00:02 5000324    /usr/lib/AiApp/gstreamer-1.0/libgsticcsink.so
6675a000-66769000 ---p 00000000 00:00 0 
...
6699f000-669a0000 rwxp 00000000 00:02 4999516    /usr/lib/AiApp/gstreamer-1.0/libgstapp.so
669a0000-66a2e000 rwxp 00000000 00:02 4999517    /usr/lib/AiApp/gstreamer-1.0/libgstlive555src.so
66a2e000-66a3e000 ---p 00000000 00:00 0 
66a3e000-66a44000 rwxp 0008e000 00:02 4999517    /usr/lib/AiApp/gstreamer-1.0/libgstlive555src.so
66a44000-66a45000 rwxp 00000000 00:00 0 
66a45000-66a46000 ---p 00000000 00:00 0 
66a46000-67245000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28631]
67245000-67246000 ---p 00000000 00:00 0 
67246000-67a45000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28630]
...
6b245000-6b246000 ---p 00000000 00:00 0 
6b246000-6ba45000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28613]
6ba45000-6ba46000 ---p 00000000 00:00 0 
6ba46000-6c245000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28610]
6c245000-71066000 rwxs 00000000 00:01 196614     /SYSV5553fc99 (deleted)
71066000-71067000 ---p 00000000 00:00 0 
71067000-71866000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28609]
71866000-71867000 ---p 00000000 00:00 0 
71867000-72066000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:28608]
72066000-72228000 rwxs e3dc4000 00:02 6918       /dev/mmz_userdev
72228000-725ac000 rwxs e3a40000 00:02 6918       /dev/mmz_userdev
725ac000-75cac000 rwxs 00000000 00:01 131076     /SYSV6702121c (deleted)
75cac000-75e8a000 rwxs 00000000 00:01 98307      /SYSV6602121c (deleted)
75e8a000-7608e000 rwxp 00000000 00:00 0...
76eeb000-76efb000 ---p 00000000 00:00 0 
76efb000-76eff000 r-xp 000ce000 00:02 1234       /lib/libstdc++.so.6.0.20
76eff000-76f01000 rwxp 000d2000 00:02 1234       /lib/libstdc++.so.6.0.20
76f01000-76f08000 rwxp 00000000 00:00 0 
76f08000-76f0f000 r-xp 00000000 00:02 1235       /lib/ld-uClibc-0.9.33.2.so
76f1a000-76f1e000 rwxp 00000000 00:00 0 
76f1e000-76f1f000 rwxp 00006000 00:02 1235       /lib/ld-uClibc-0.9.33.2.so
76f1f000-76f20000 ---p 00000000 00:00 0...
7c720000-7cf1f000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:30574]
7cf1f000-7cf20000 ---p 00000000 00:00 0 
7cf20000-7e121000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack:30575]
7eef7000-7ef18000 rwxp 00000000 00:00 0          [stack]
7efb7000-7efb8000 r-xp 00000000 00:00 0          [sigpage]
ffff0000-ffff1000 r-xp 00000000 00:00 0          [vectors]

通过多次maps对比，可以发现[stack:TID]类型的内存以及一个匿名内存在不停增加消耗内存。

其中[stack:TID]类型的内存，在内核查找相关代码没有明确对应属性。初步判断是线程的栈，TID表示线程id号。

所以这里应该是某个线程泄漏。

2.1 线程栈泄漏(Joinable线程栈)

一个导致线程栈泄漏原因可能是对于一个Joinable线程，系统会创建线程私有的栈、threand ID、线程结束状态等信息。

如果此线程没有pthread_join()，那么系统不会对以上信息进行回收。这就可能造成线程栈等泄漏。

确定线程栈泄漏的方法是：通过ls /proc/<pid>/task | wc -l确定进程下线程数目。然后在maps中检查[stack:TID]数目。两者如果不一致，则存在Joinable线程没有调用pthread_join()造成的泄漏。

如果maps没有[stack:TID]，可以通过pmap <pid> | grep <stack size> | wc -l，即通过检查栈大小的vma数目来确定栈数目。

3. 问题根源

通过检查线程栈消耗与实际线程数目，发现两者数目吻合。所以线程并没有退出。也即不是由于未使用pthread_join()导致的内存泄漏。

然后根据maps中[stack:TID]的pid号，cat /proc/<pid>/comm发现是同一个线程不停创建。但是没有释放。

其实通过top -H -p <pid>和maps也可发现问题，中间走了弯路。

所以问题的根源是，进程不停创建但是没有退出造成内存消耗殆尽。

相关视频推荐

c/c++程序员必知的内存泄漏解决方案与原理实现

实时线上内存泄漏检测的4种实现方式，每一种都很重要

学习地址：C/C++Linux服务器开发/后台架构师

需要C/C++ Linux服务器架构师学习资料加qun812855908获取（资料包括C/C++，Linux，golang技术，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker，TCP/IP，协程，DPDK，ffmpeg等），免费分享

4. 收获

有两个收获，一是创建的pthread线程Join和Detach两种状态下内存处理差别；二是在进程maps中显示线程栈[stack:TID]更有利于调试。

4.1 pthread线程的join和detach区别

《Avoiding memory leaks in POSIX thread programming》讲到如何避免POSIX线程编程时内存泄漏。

首先pthread_create()创建的线程默认是joinable的。

对于joinable线程，系统会分配私有内存存储线程结束状态、线程栈、线程ID等等资源。这些资源会一直存在，直到线程结束并且线程被其他线程joined。所以确保joinable线程资源得到释放的两个条件是：线程退出、被其他线程joined。

对于detached线程，如果其退出，那么系统会自动回收其占用的资源。

关于joinable线程没有被其他线程joined造成内存泄漏的实验。

#include<stdio.h>
#include<pthread.h>

void run() 
   pthread_exit(0);


int main () 
    pthread_t thread;
    int rc;
    long count = 0;
    while(1) 
        if(rc = pthread_create(&thread, 0, run, 0) ) 
            printf("ERROR, rc is %d, so far %ld threads created\\n", rc, count);
            perror("Fail:");
            return -1;
        
        usleep(10);
        count++;
    
    return 0;

输出结果如下：

ERROR, rc is 11, so far 32751 threads created
Fail:: Cannot allocate memory

总共创建了32571个线程，造成内存消耗殆尽。

通过对比中间过程的maps，可以发现每次增加一个8MB的栈以及一个分隔页。

在pthread_create()之后增加pthread_join()则内存非常稳定。

#include<stdio.h>
#include<pthread.h>

void run() 
   pthread_exit(0);


int main () 
    pthread_t thread;
    int rc;
    long count = 0;
    while(1) 
        if(rc = pthread_create(&thread, 0, run, 0) ) 
            printf("ERROR, rc is %d, so far %ld threads created\\n", rc, count);
            perror("Fail:");
            return -1;
        
        pthread_join(thread, NULL);
        usleep(10);
        count++;
    
    return 0;

借用文档里面一句话总结一下：Joinable threads should be joined during programming. If you are creating joinable threads in your program, don’t forget to call pthread_join(pthread_t, void**) to recycle the private storage allocated to the thread.

调用pthread_join()将阻塞线程自己，一直等到加入的线程运行结束。

线程可以分为两种：joined和detached。并不是所有线程创建后都默认joinable，需要显式指定属性。

joinable线程在创建后，可以通过pthread_detach()显式分离。在分离后，不可以再合并。

如果一个线程结束运行，但没有被join。则它的状态类似进程中的Zombie Process，即还有一部分资源没有被回收，所以创建线程者应该调用pthread_join()来等待线程结束，并可得到线程的退出代码，回收其资源。

如果父进程调用pthread_detach(child_thread_id)或者子进程调用pthread_detack(pthread_self())即可将子进程状态设置为detached，该程序运行结束后会自动释放所有资源。

4.2 关于在maps中显示[stack:TID]

在进程maps中显示线程栈信息，最后在内核中被放弃。

首先在《procfs: mark thread stack correctly in proc/<pid>/maps》中，添加了[stack:TID]用于表示此vma对应的是线程TID的stack区域。

这样做的好处是，可以从maps中明确知道此段vma是被哪个线程使用的。

有一个坏处就是先线程非常多情况下，主线程中为了显示[stack:TIS]，开销就会很大，而实际上用处不是很大。

所以在《proc: revert /proc/<pid>/maps [stack:TID] annotation》将进程maps中的[stack:TID]删除了，只显示为匿名内存。

最终再《fs/proc: Stop trying to report thread stacks》将所有[stack:TID]全部移除。

那么在没有[stack:TID]的情况下如何断定vma是否是线程栈呢？

首先线程栈大小可以通过ulimit -s查看，所以maps中vma大小和这个一致；并且属性应该是匿名的rw-p。

然后上面应该是一页大小作为分隔区间，分隔页的属性应该是---p。