鸿蒙轻内核的得力助手:带你掌握4种内存调试方法

摘要:内存调测方法旨在辅助定位动态内存相关问题,提供了内存池信息统计、内存泄漏检测和踩内存检测三种调测手段。

本文分享自华为云社区《鸿蒙轻内核-内存调测-内存信息统计》,作者:zhushy 。

内存调测方法旨在辅助定位动态内存相关问题,提供了基础的动态内存池信息统计手段,向用户呈现内存池水线、碎片率等信息;提供了内存泄漏检测手段,方便用户准确定位存在内存泄漏的代码行,也可以辅助分析系统各个模块内存的使用情况;提供了踩内存检测手段,可以辅助定位越界踩内存的场景。

一、内存信息统计

内存信息包括内存池大小、内存使用量、剩余内存大小、最大空闲内存、内存水线、内存节点数统计、碎片率等。

  • 内存水线:即内存池的最大使用量,每次申请和释放时,都会更新水线值,实际业务可根据该值,优化内存池大小;
  • 碎片率:衡量内存池的碎片化程度,碎片率高表现为内存池剩余内存很多,但是最大空闲内存块很小,可以用公式(fragment=100-最大空闲内存块大小/剩余内存大小)来度量;
  • 其他参数:通过内存管理模块的调用接口,扫描内存池的节点信息,统计出相关信息。

1、功能配置

LOSCFG_MEM_WATERLINE:开关宏,默认打开;若关闭这个功能,在target_config.h中将这个宏定义为0。如需获取内存水线,需要打开该配置。

2、开发指导

关键结构体介绍:

typedef struct {
    UINT32 totalUsedSize;       // 内存池的内存使用量
    UINT32 totalFreeSize;       // 内存池的剩余内存大小
    UINT32 maxFreeNodeSize;     // 内存池的最大空闲内存块大小
    UINT32 usedNodeNum;         // 内存池的非空闲内存块个数
    UINT32 freeNodeNum;         // 内存池的空闲内存块个数
#if (LOSCFG_MEM_WATERLINE == 1) // 默认打开,如需关闭,在target_config.h中将该宏设置为0
    UINT32 usageWaterLine;      // 内存池的水线值
#endif
} LOS_MEM_POOL_STATUS;
  • 内存水线获取
    调用LOS_MemInfoGet接口,第1个参数是内存池首地址,第2个参数是LOS_MEM_POOL_STATUS类型的句柄,其中字段usageWaterLine即水线值。
  • 内存碎片率计算
    同样调用LOS_MemInfoGet接口,可以获取内存池的剩余内存大小和最大空闲内存块大小,然后根据公式(fragment=100-最大空闲内存块大小/剩余内存大小)得出此时的动态内存池碎片率。

3、编程实例

本实例实现如下功能:

  • 1.创建一个监控线程,用于获取内存池的信息;
  • 2.调用LOS_MemInfoGet接口,获取内存池的基础信息;
  • 3.利用公式算出使用率及碎片率。

代码实现如下:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include "los_task.h"
#include "los_memory.h"
#include "los_config.h"

void MemInfoTaskFunc(void)
{
    LOS_MEM_POOL_STATUS poolStatus = {0};
    LOS_MemInfoGet(m_aucSysMem0, &poolStatus);
    /* 算出内存池当前的碎片率百分比 */
    unsigned char fragment = 100 - poolStatus.maxFreeNodeSize * 100 / poolStatus.totalFreeSize;
    /* 算出内存池当前的使用率百分比 */
    unsigned char usage = LOS_MemTotalUsedGet(m_aucSysMem0) * 100 / LOS_MemPoolSizeGet(m_aucSysMem0);
    printf("usage = %d, fragment = %d, maxFreeSize = %d, totalFreeSize = %d, waterLine = %d\n", usage, fragment, poolStatus.maxFreeNodeSize, 
           poolStatus.totalFreeSize, poolStatus.usageWaterLine);
}

int MemTest(void)
{
    unsigned int ret;
    unsigned int taskID;
    TSK_INIT_PARAM_S taskStatus = {0};
    taskStatus.pfnTaskEntry = (TSK_ENTRY_FUNC)MemInfoTaskFunc;
    taskStatus.uwStackSize  = 0x1000;
    taskStatus.pcName       = "memInfo";
    taskStatus.usTaskPrio   = 10;
    ret = LOS_TaskCreate(&taskID, &taskStatus);
    if (ret != LOS_OK) {
        printf("task create failed\n");
        return -1;
    }
    return 0;
}

编译运行输出的结果如下:

usage = 22, fragment = 3, maxFreeSize = 49056, totalFreeSize = 50132, waterLine = 1414

二、内存泄漏检测机制

内存泄漏检测机制作为内核的可选功能,用于辅助定位动态内存泄漏问题。开启该功能,动态内存机制会自动记录申请内存时的函数调用关系(下文简称LR)。如果出现泄漏,就可以利用这些记录的信息,找到内存申请的地方,方便进一步确认。

1、功能配置

  • LOSCFG_MEM_LEAKCHECK:开关宏,默认关闭;若打开这个功能,在target_config.h中将这个宏定义为1。
  • LOSCFG_MEM_RECORD_LR_CNT:记录的LR层数,默认3层;每层LR消耗sizeof(void *)字节数的内存。
  • LOSCFG_MEM_OMIT_LR_CNT:忽略的LR层数,默认4层,即从调用LOS_MemAlloc的函数开始记录,可根据实际情况调整。为啥需要这个配置?有3点原因如下:
    - LOS_MemAlloc接口内部也有函数调用;
    - 外部可能对LOS_MemAlloc接口有封装;
    - LOSCFG_MEM_RECORD_LR_CNT 配置的LR层数有限;
    正确配置这个宏,将无效的LR层数忽略,就可以记录有效的LR层数,节省内存消耗。

2、开发指导

2.1开发流程

该调测功能可以分析关键的代码逻辑中是否存在内存泄漏。开启这个功能,每次申请内存时,会记录LR信息。在需要检测的代码段前后,调用LOS_MemUsedNodeShow接口,每次都会打印指定内存池已使用的全部节点信息,对比前后两次的节点信息,新增的节点信息就是疑似泄漏的内存节点。通过LR,可以找到具体申请的代码位置,进一步确认是否泄漏。

调用LOS_MemUsedNodeShow接口输出的节点信息格式如下:每1行为一个节点信息;第1列为节点地址,可以根据这个地址,使用GDB等手段查看节点完整信息;第2列为节点的大小,等于节点头大小+数据域大小;第3~5列为函数调用关系LR地址,可以根据这个值,结合汇编文件,查看该节点具体申请的位置。

node        size   LR[0]      LR[1]       LR[2]  
0x10017320: 0x528 0x9b004eba  0x9b004f60  0x9b005002 
0x10017848: 0xe0  0x9b02c24e  0x9b02c246  0x9b008ef0 
0x10017928: 0x50  0x9b008ed0  0x9b068902  0x9b0687c4 
0x10017978: 0x24  0x9b008ed0  0x9b068924  0x9b0687c4
0x1001799c: 0x30  0x9b02c24e  0x9b02c246  0x9b008ef0 
0x100179cc: 0x5c  0x9b02c24e  0x9b02c246  0x9b008ef0 

注意: 开启内存检测会影响内存申请的性能,且每个内存节点都会记录LR地址,内存开销也加大。

2.2 编程实例

本实例实现如下功能:构建内存泄漏代码段。

  1. 调用LOS_MemUsedNodeShow接口,输出全部节点信息打印;
  2. 申请内存,但没有释放,模拟内存泄漏;
  3. 再次调用LOS_MemUsedNodeShow接口,输出全部节点信息打印;
  4. 将两次log进行对比,得出泄漏的节点信息;
  5. 通过LR地址,找出泄漏的代码位置;

2.3 示例代码

代码实现如下:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include "los_memory.h"
#include "los_config.h"

void MemLeakTest(void)
{
    LOS_MemUsedNodeShow(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR);
    void *ptr1 = LOS_MemAlloc(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR, 8);
    void *ptr2 = LOS_MemAlloc(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR, 8);
    LOS_MemUsedNodeShow(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR);
}

2.4 结果验证

编译运行输出log如下:

node         size   LR[0]       LR[1]       LR[2]   
0x20001b04:  0x24   0x08001a10  0x080035ce  0x080028fc 
0x20002058:  0x40   0x08002fe8  0x08003626  0x080028fc 
0x200022ac:  0x40   0x08000e0c  0x08000e56  0x0800359e 
0x20002594:  0x120  0x08000e0c  0x08000e56  0x08000c8a 
0x20002aac:  0x56   0x08000e0c  0x08000e56  0x08004220 

node         size   LR[0]       LR[1]       LR[2]   
0x20001b04:  0x24   0x08001a10  0x080035ce  0x080028fc 
0x20002058:  0x40   0x08002fe8  0x08003626  0x080028fc 
0x200022ac:  0x40   0x08000e0c  0x08000e56  0x0800359e 
0x20002594:  0x120  0x08000e0c  0x08000e56  0x08000c8a 
0x20002aac:  0x56   0x08000e0c  0x08000e56  0x08004220 
0x20003ac4:  0x1d   0x08001458  0x080014e0  0x080041e6 
0x20003ae0:  0x1d   0x080041ee  0x08000cc2  0x00000000 

对比两次log,差异如下,这些内存节点就是疑似泄漏的内存块:

0x20003ac4:  0x1d   0x08001458  0x080014e0  0x080041e6 
0x20003ae0:  0x1d   0x080041ee  0x08000cc2  0x00000000 

部分汇编文件如下:

                MemLeakTest:
  0x80041d4: 0xb510         PUSH     {R4, LR}
  0x80041d6: 0x4ca8         LDR.N    R4, [PC, #0x2a0]       ; g_memStart
  0x80041d8: 0x0020         MOVS     R0, R4
  0x80041da: 0xf7fd 0xf93e  BL       LOS_MemUsedNodeShow    ; 0x800145a
  0x80041de: 0x2108         MOVS     R1, #8
  0x80041e0: 0x0020         MOVS     R0, R4
  0x80041e2: 0xf7fd 0xfbd9  BL       LOS_MemAlloc           ; 0x8001998
  0x80041e6: 0x2108         MOVS     R1, #8
  0x80041e8: 0x0020         MOVS     R0, R4
  0x80041ea: 0xf7fd 0xfbd5  BL       LOS_MemAlloc           ; 0x8001998
  0x80041ee: 0x0020         MOVS     R0, R4
  0x80041f0: 0xf7fd 0xf933  BL       LOS_MemUsedNodeShow    ; 0x800145a
  0x80041f4: 0xbd10         POP      {R4, PC}
  0x80041f6: 0x0000         MOVS     R0, R0

其中,通过查找0x080041ee,就可以发现该内存节点是在MemLeakTest接口里申请的且是没有释放的。

三、踩内存检测机制

踩内存检测机制作为内核的可选功能,用于检测动态内存池的完整性。通过该机制,可以及时发现内存池是否发生了踩内存问题,并给出错误信息,便于及时发现系统问题,提高问题解决效率,降低问题定位成本。

1、功能配置

LOSCFG_BASE_MEM_NODE_INTEGRITY_CHECK:开关宏,默认关闭;若打开这个功能,在target_config.h中将这个宏定义为1。

  1. 开启这个功能,每次申请内存,会实时检测内存池的完整性。
  2. 如果不开启该功能,也可以调用LOS_MemIntegrityCheck接口检测,但是每次申请内存时,不会实时检测内存完整性,而且由于节点头没有魔鬼数字(开启时才有,省内存),检测的准确性也会相应降低,但对于系统的性能没有影响,故根据实际情况开关该功能。

由于该功能只会检测出哪个内存节点被破坏了,并给出前节点信息(因为内存分布是连续的,当前节点最有可能被前节点破坏)。如果要进一步确认前节点在哪里申请的,需开启内存泄漏检测功能,通过LR记录,辅助定位。

注意:
开启该功能,节点头多了魔鬼数字字段,会增大节点头大小。由于实时检测完整性,故性能影响较大;若性能敏感的场景,可以不开启该功能,使用LOS_MemIntegrityCheck接口检测。

2、开发指导

2.1 开发流程

通过调用LOS_MemIntegrityCheck接口检测内存池是否发生了踩内存,如果没有踩内存问题,那么接口返回0且没有log输出;如果存在踩内存问题,那么会输出相关log,详见下文编程实例的结果输出。

2.2 编程实例

本实例实现如下功能:

  1. 申请两个物理上连续的内存块;
  2. 通过memset构造越界访问,踩到下个节点的头4个字节;
  3. 调用LOS_MemIntegrityCheck检测是否发生踩内存。

2.3 示例代码

代码实现如下:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include "los_memory.h"
#include "los_config.h"

void MemIntegrityTest(void)
{
    /* 申请两个物理连续的内存块 */
    void *ptr1 = LOS_MemAlloc(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR, 8);
    void *ptr2 = LOS_MemAlloc(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR, 8);
    /* 第一个节点内存块大小是8字节,那么12字节的清零,会踩到第二个内存节点的节点头,构造踩内存场景 */
    memset(ptr1, 0, 8 + 4);
    LOS_MemIntegrityCheck(LOSCFG_SYS_HEAP_ADDR);
}

2.4 结果验证

编译运行输出log如下:

[ERR][OsMemMagicCheckPrint], 2028, memory check error!
memory used but magic num wrong, magic num = 0x00000000   /* 提示信息,检测到哪个字段被破坏了,用例构造了将下个节点的头4个字节清零,即魔鬼数字字段 */

 broken node head: 0x20003af0  0x00000000  0x80000020, prev node head: 0x20002ad4  0xabcddcba  0x80000020   
/* 被破坏节点和其前节点关键字段信息,分别为其前节点地址、节点的魔鬼数字、节点的sizeAndFlag;可以看出被破坏节点的魔鬼数字字段被清零,符合用例场景 */

 broken node head LR info:  /* 节点的LR信息需要开启内存检测功能才有有效输出 */
 LR[0]:0x0800414e
 LR[1]:0x08000cc2
 LR[2]:0x00000000

 pre node head LR info:   /* 通过LR信息,可以在汇编文件中查找前节点是哪里申请,然后排查其使用的准确性 */
 LR[0]:0x08004144
 LR[1]:0x08000cc2
 LR[2]:0x00000000
[ERR]Memory interity check error, cur node: 0x20003b10, pre node: 0x20003af0   /* 被破坏节点和其前节点的地址 */

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华为云官方博客 791

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 664

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 291

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 578

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 692

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 464

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

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