CRT 调试功能来检测内存泄漏

本文介绍如何在VC6环境中利用CRT调试堆函数检测内存泄漏。通过定义_CRTDBG_MAP_ALLOC并包含必要的头文件,可以详细记录内存分配信息,并通过_CrtDumpMemoryLeaks()函数输出泄漏详情,帮助开发者快速定位问题。

VC6(VS2010)中如何使用 CRT 调试功能来检测内存泄漏

 

本文地址:

http://dd.ma/hhwDyCa6

首先,检测内存泄漏的基本工具是调试器和 CRT 调试堆函数。为了使用调试堆函数,必须在要检测内存泄漏和调试的程序中添加下面的语句:

// 程序启动处,越靠前越好

 

#define _CRTDBG_MAP_ALLOC 

#include<stdlib.h>

#include<crtdbg.h>

 

 其次,一旦添加了上面的声明,你就可以通过在程序中加入下面的代码来报告内存泄漏信息了:

 

_CrtDumpMemoryLeaks();

 

如果不使用 #define_CRTDBG_MAP_ALLOC 语句,内存泄漏的输出是这样的:

Detected memory leaks!Dumping objects ->

{45} normal block at 0x00441BA0, 2 byteslong.Data: <AB> 41 42 {44} normal block at 0x00441BD0, 33 bytes long.

Data: < C > 00 43 00 CD CD CD CD CDCD CD CD CD CD CD CD CD 

{43} normal block at 0x00441C20, 40 bytes long.Data: < C > C001 43 00 16 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 

Object dump complete.

  根据这段输出信息,你无法知道在哪个源程序文件里发生了内存泄漏。下面我们来研究一下输出信息的格式。第一行和第二行没有什么可说的,从第三行开始:

{xx}:花括弧内的数字是内存分配序号

block:内存块的类型,常用的有三种:normal(普通)、client(客户端)或 CRT(运行时);本文例子中是:normal block; 

用十六进制格式表示的内存位置,如:at 0x00441BA0 等;以字节为单位表示的内存块的大小,如:32 bytes long; 

前 16 字节的内容(也是用十六进制格式表示),如:Data:<AB> 41 42 等;

  仔细观察不难发现,如果定义了 _CRTDBG_MAP_ALLOC ,那么在内存分配序号前面还会显示在其中分配泄漏内存的文件名,

以及文件名后括号中的数字表示发生泄漏的代码行号,比如:

C:\Temp\memleak\memleak.cpp(15)

  双击 Output 窗口中此文件名所在的输出行,便可跳到源程序文件分配该内存的代码行(也可以选中该行,然后按 F4,效果一样),

这样一来我们就很容易定位内存泄漏是在哪里发生的了,因此,_CRTDBG_MAP_ALLOC 的作用显而易见。


使用 _CrtSetDbgFlag

  如果程序只有一个出口,那么调用 _CrtDumpMemoryLeaks 的位置是很容易选择的。但是,如果程序可能会在多个地方退出该怎么办呢?

在每一个可能的出口处调用_CrtDumpMemoryLeaks 肯定是不可取的,那么这时可以在程序开始处包含下面的调用:

 

_CrtSetDbgFlag ( _CRTDBG_ALLOC_MEM_DF |_CRTDBG_LEAK_CHECK_DF );

 

  这条语句无论程序在什么地方退出都会自动调用 _CrtDumpMemoryLeaks。注意:这里必须同时设置两个位域标志:

_CRTDBG_ALLOC_MEM_DF 和 _CRTDBG_LEAK_CHECK_DF。

可在代码中设置这些断点。为了在代码中设置一个内存分配断点,可以增加这样一行(对于第45个内存分配):

 

_CrtSetBreakAlloc(45);

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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