awk一种内存溢出的解决

首先声明这次awk用途,是从一个nginx的access_log中抽取一些关键字,进行访问次数的排序。希望实现的功能很简单,但是日志文件非常庞大,文件大小会超过40G。

步骤一:

在用awk进行解析的时候,报错

awk: (FILENAME=- FNR=4894190) fatal: str2wstr: *ptr: can't allocate 676 bytes of memory (Cannot allocate memory)

也就是说程序内存控制出了问题,有未释放的内容,积累起来出现问题。

代码如下:

awk -F\" '{ if( match($2, "kfuin=([0-9]+)") ) print substr($2,RSTART+6,RLENGTH-6)}' log_file > aaa.txt


步骤二:


在awk运行过程中,用top命令进行查看,发现awk占用内存一直在增加。初步分析认为,可能是awk将过多的内容读入内存,进行处理。那么换一种方式是否可以,逐行读入交给awk处理:
cat log_file | awk -F\" '{ if( match($2, "kfuin=([0-9]+)") ) print substr($2,RSTART+6,RLENGTH-6)}' > aaa.txt
这种方式会引发同类型的错误:awk: (FILENAME=- FNR=4892857) fatal: Memory exhausted

一个最简单awk验证


awk -F\" '{ print $1 }' > aaa.txt

用top命令查看,内存占用几乎为0,而且不会增长。由此判断很有可能awk调用方式的问题。


在google搜索相应内容,有人可能是match函数问题,如果在函数中使用match函数,会引发类似问题。链接地址:http://objectmix.com/awk/115064-memory-exhausted-error-when-match-function-called-two-different-regexp.html


但是显然不是希望的答案,尝试按照里面的方式给正则表达式赋值,和预期一样,问题依然存在。


用man命令,查看match函数的文档

match(s, r [, a])

返回匹配正则表达式r在s中的位置,如果不存在返回0,会将位置和长度信息赋值给RSTART和RLENGTH变量。注意参数顺序与~操作符一样。str ~ re。如果传入第三个数组,a的值会覆盖,将匹配的圆括号中的表达式,从1到n填充给a。a的第0个元素,完整匹配正则r的部分字符串s


步骤三:


尝试使用match函数的第三个参数进行改造

awk -F\" ' match($2, /kfuin=([0-9]+)/, matches) { print matches[1] }' log_file > aaa.txt

运行起来,一切正常。


分析:

调用substr产生问题,推断不能在循环中使用substr,结论还有后续验证。


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网上有人分析过sed, awk, head分析大文件的效率。awk效率最高,其次为head,sed效率最低。

[root@file data1]# time sed -n '31268618,33573328p' design.acl >/dev/null

real 1m15.584s
user 1m6.727s
sys 0m0.880s
[root@file data1]# time awk 'NR>=31268618;NR==33573328{exit}' design.acl >/dev/null

real 0m29.460s
user 0m14.713s
sys 0m0.938s
[root@file data1]# time head -33573328 design.acl | tail -31268618 >/dev/null

real 1m8.819s
user 0m3.761s
sys 0m5.090s


好的工具还是要正确使用

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何优化DEA进程以减少内存占用的问题。首先,我需要理解DEA进程是什么。根据用户提供的引用内容,可能是指某个特定的进程,比如在Android开发中的进程,或者是某种数据处理进程。不过,用户没有明确说明,可能需要假设是常见的应用进程,比如开发工具或后台服务。 接下来,查看用户提供的引用内容。引用[1]提到内存溢出分为内存真正不足和可用内存不足两种情况,并提到了内存泄漏的场景。引用[2]展示了一个监控脚本,用于跟踪进程的内存使用情况。引用[3]提到多核系统上的扩展性问题,需要优化每个CPU时间片的效率。引用[4]提到接口优化时加缓存的方法。 用户的问题是如何减少DEA进程的内存占用。根据这些引用,可能的解决方案包括分析内存使用情况、检测内存泄漏、优化代码和资源使用、调整JVM参数(如果是Java进程)、使用缓存等。 首先,我需要确定DEA进程的具体情况。比如,是否是Java应用,是否有内存泄漏,或者是否存在资源未释放的问题。根据引用[2]的监控脚本,可以持续监控进程的内存使用情况,识别内存增长的模式。如果有内存只增不减的情况,可能存在内存泄漏。 然后,根据引用[1]的内存泄漏场景,需要检查是否有未关闭的流、未释放的对象、静态集合类持有对象引用等问题。例如,在Java中,未关闭的数据库连接或文件流会导致内存泄漏。可以使用内存分析工具如MAT或Android Profiler来检测。 另外,引用[4]提到通过缓存优化接口响应时间,这可能也适用于减少内存占用,比如缓存频繁使用的数据,避免重复加载,从而减少内存消耗。 如果DEA进程是基于JVM的,调整堆大小(-Xmx、-Xms)可能有助于控制内存使用,但需要平衡性能和内存。引用[3]提到多核系统的扩展性问题,可能需要优化线程池配置,避免过多线程消耗内存。 还需要考虑代码层面的优化,比如使用更高效的数据结构,及时释放无用对象,避免大对象或集合的频繁创建。例如,处理大文件时使用流处理而非一次性加载到内存。 综上所述,解决方案的步骤可能包括: 1. 监控内存使用,确定内存增长的原因。 2. 检测并修复内存泄漏。 3. 优化代码和资源管理。 4. 调整运行时参数(如JVM配置)。 5. 使用缓存和高效的数据结构。 6. 减少不必要的后台进程或服务。 需要确保每一步都有对应的引用支持,比如引用[2]的监控方法,引用[1]的内存泄漏检测,引用[4]的缓存策略等。同时,可能需要指导用户使用工具进行具体分析,比如Android Profiler或MAT,或者编写脚本监控内存。</think>### 如何优化 DEA 进程以减少内存占用 #### 1. **分析内存使用情况** - **监控内存变化**:使用类似引用[2]的脚本定期记录进程内存占用(如`VmRSS`),观察内存是否持续增长或存在峰值。 示例脚本改进: ```bash # 持续监控指定进程的内存和CPU pid=$1 while true; do mem=$(grep VmRSS /proc/$pid/status | awk '{print $2 " kB"}') cpu=$(top -bn1 -p $pid | tail -1 | awk '{print $9 "%"}') echo "$(date +%H:%M:%S) | 内存: $mem, CPU: $cpu" >> dea_mem.log sleep 5 done ``` - **工具辅助分析**:使用`jmap`(Java进程)或`Valgrind`(C/C++)生成内存快照,或通过Android Profiler(移动端)定位内存热点[^1]。 #### 2. **检测并修复内存泄漏** - **常见泄漏场景**: - 未释放资源(如文件流、数据库连接) - 静态集合类长期持有对象引用 - 匿名内部类/异步任务未取消 - **排查方法**: 通过工具(如MAT)分析内存快照,查看对象引用链,识别冗余对象或未释放的组件。 #### 3. **优化代码与资源管理** - **释放无用对象**: 及时将集合(如`ArrayList`、`HashMap`)置为`null`或调用`clear()`,尤其在处理大数据时。 ```java // 示例:释放大对象 BigData data = loadData(); process(data); data = null; // 显式解除引用 ``` - **流式处理替代全加载**: 避免一次性将文件或网络响应全部加载到内存,改用分块读写。 ```java try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("large.txt"))) { String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { processLine(line); // 逐行处理 } } ``` #### 4. **调整运行时参数** - **JVM 堆配置**(Java进程适用): 限制最大堆内存(`-Xmx`)并启用垃圾回收优化参数。 ```shell java -Xms128m -Xmx512m -XX:+UseG1GC -jar dea_app.jar ``` - **限制线程数**: 减少线程池大小或使用协程(如Kotlin协程),避免过多线程占用内存[^3]。 #### 5. **缓存与数据结构优化** - **缓存策略**: 对频繁访问但不变的数据使用内存缓存(如`LruCache`),避免重复计算或IO操作[^4]。 - **选择高效数据结构**: 例如用`SparseArray`替代`HashMap`(Android场景),或使用原始类型集合(如`IntArray`)。 #### 6. **减少后台负载** - **关闭非核心服务**: 检查DEA进程是否运行了冗余的后台任务(如定时轮询、日志同步),按需启用或合并任务周期。 - **延迟加载**: 将模块初始化拆分为按需加载,减少启动时的内存压力。 --- ###
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