Golang Alloc 和 HeapAlloc vs pprof 大的差异

Question

我有一个 Go 程序，可以计算内存中的大型相关矩阵。为此，我设置了一个包含 3 个 goroutine 的管道，其中第一个读取文件，第二个计算相关矩阵，最后一个将结果存储到磁盘。

问题是，当我运行程序时，Go 运行时分配了约 17GB 的内存，而矩阵只占用了约 2-3GB。Usingruntime.ReadMemStats显示该程序正在使用 ~17GB（并通过使用 htop 验证），但pprof仅报告大约 ~2.3GB。

如果我在通过管道运行一个文件后查看 mem 统计信息：

var mem runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&mem)
fmt.Printf("Total alloc: %d GB\n", mem.Alloc/1000/1000/1000)

这显示了程序的总分配：

Total alloc: 17 GB

但是，如果我运行，go tool pprof mem.prof我会得到以下结果：

(pprof) top5
Showing nodes accounting for 2.21GB, 100% of 2.21GB total
Showing top 5 nodes out of 9
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    1.20GB 54.07% 54.07%     1.20GB 54.07%  dataset.(*Dataset).CalcCorrelationMatrix
    1.02GB 45.93%   100%     1.02GB 45.93%  bytes.makeSlice
         0     0%   100%     1.02GB 45.93%  bytes.(*Buffer).WriteByte
         0     0%   100%     1.02GB 45.93%  bytes.(*Buffer).grow
         0     0%   100%     1.02GB 45.93%  encoding/json.Indent

所以我想知道如何才能找出程序分配 17 GB 的原因，而峰值内存使用量似乎只有 ~2.5GB？有没有办法使用 pprof 跟踪整个程序的内存使用情况？

编辑

我用 GODEBUG=gctrace=1 再次运行程序并得到以下跟踪：

gc 1 @0.017s 0%: 0.005+0.55+0.003 ms clock, 0.022+0/0.47/0.11+0.012 ms cpu, 1227->1227->1226 MB, 1228 MB goal, 4 P
gc 2 @14.849s 0%: 0.003+1.7+0.004 ms clock, 0.015+0/1.6/0.11+0.018 ms cpu, 1227->1227->1227 MB, 2452 MB goal, 4 P
gc 3 @16.850s 0%: 0.006+60+0.003 ms clock, 0.027+0/0.46/59+0.015 ms cpu, 1876->1876->1712 MB, 2455 MB goal, 4 P
gc 4 @22.861s 0%: 0.005+238+0.003 ms clock, 0.021+0/0.46/237+0.015 ms cpu, 3657->3657->3171 MB, 3658 MB goal, 4 P
gc 5 @30.716s 0%: 0.005+476+0.004 ms clock, 0.022+0/0.44/476+0.017 ms cpu, 5764->5764->5116 MB, 6342 MB goal, 4 P
gc 6 @46.023s 0%: 0.005+949+0.004 ms clock, 0.020+0/0.47/949+0.017 ms cpu, 10302->10302->9005 MB, 10303 MB goal, 4 P
gc 7 @64.878s 0%: 0.006+382+0.004 ms clock, 0.024+0/0.46/382+0.019 ms cpu, 16548->16548->7728 MB, 18011 MB goal, 4 P
gc 8 @89.774s 0%: 0.86+2805+0.006 ms clock, 3.4+0/24/2784+0.025 ms cpu, 20208->20208->17088 MB, 20209 MB goal, 4 P

所以很明显，堆通过程序稳定增长，但我无法确定在哪里。pprof.WriteHeapProfile在调用内存密集型函数后，我使用了分析内存使用情况：

func memoryProfile(profpath string) {

    if _, err := os.Stat(profpath); os.IsNotExist(err) {
        os.Mkdir(profpath, os.ModePerm)
    }

    f, err := os.Create(path.Join(profpath, "mem.mprof"))
    fmt.Printf("Creating memory profile in %s", "data/profile/mem.mprof\n")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
        panic(err)
    }
    f.Close()
}

Answer 1

正如JimB的评论中提到的，go 配置文件是一个采样分析器，并以一定的时间间隔对内存使用情况进行采样。就我而言，采样频率不够高，无法捕获使用大量内存的函数（JSON 编组）。

通过设置环境变量来提高分析器的采样率

$ export GODEBUG=memprofilerate=1

将更新runtime.MemProfileRate，配置文件现在包括每个分配的块。