Linux: How to measure actual memory usage of an application or process?

本文介绍了如何准确地测量Linux应用程序的实际内存使用情况。文中提到,使用ps等工具只能获取进程分配的内存页数量,并不能反映实际使用的内存。推荐使用valgrind进行内存剖析,以及利用smaps子系统来精确地了解进程的私有内存和共享内存占用。

http://stackoverflow.com/questions/131303/linux-how-to-measure-actual-memory-usage-of-an-application-or-process

 

Hi,

How do you measure the memory usage of an application or process in Linux? I've read here that "ps" is not an accurate tool to use for this intent.

Thanks, Kenneth

 

With ps or similiar tools you will only get the amount of memory pages allocated by that process. This number is correct, but:

a) does not reflect the actual amount of memory used by the application, only the amount of memory reserved for it

b) can be misleading if pages are shared, for example by several threads or by using dynamically linked libraries

If you really want to know what amount of memory your application actually uses, you need to run it within a profiler. For example, valgrind can give you insights about the amount of memory used, and, more importantly, about possible memory leaks in your program.

 

In recent versions of linux, use the smaps subsystem. For example, for a process with a PID of 1234:

cat /proc/1234/smaps

It will tell you exactly how much memory it is using at that time. More importantly, it will divide the memory into private and shared, so you can tell how much memory your instance of the program is using, without including memory shared between multiple instances of the program.

### 回答1: 要使用10MSample/s的ADC测量6MHz正弦波的频率响应,可以这样做: 1. 使用信号发生器产生6MHz正弦波。 2. 将正弦波输入ADC的输入端。 3. 设置ADC的采样频率为10MSample/s。 4. 读取ADC的输出并将其存储在计算机中。 5. 使用计算机上的信号处理软件对采样数据进行傅里叶变换。 6. 分析傅里叶变换的结果,以确定正弦波在ADC中的频率响应。 7. 可以使用滤波器或其他方法对傅里叶变换的结果进行进一步分析,以更精确地确定频率响应。 ### 回答2: 要测量6Mhiz正弦波的频率响应,使用一个每秒采样率为10MSample的ADC是可行的。 首先,我们需要将6Mhiz正弦波输入到ADC中进行采样。由于ADC的采样率为10MSample/s,意味着它可以每秒进行10百万次采样。这是相当高的采样率,足以准确地捕捉6Mhiz正弦波的频率响应。 接下来,我们需要将ADC采样到的数据进行处理和分析。可以使用傅里叶变换(FFT)将时域的采样数据转换为频域数据。傅里叶变换将信号从时间域转换为频率域,可以显示出信号的频谱。通过FFT,我们可以获得输入6Mhiz正弦波的频谱信息。 在进行FFT之后,我们可以观察到频谱图。正弦波的频谱图将显示出其频率和幅度。检查频谱图中的峰值和副峰值,可以确定正弦波的主要频率以及其他频率分量。 快速傅里叶变换(FFT)是一种常用的频谱分析方法,可以在较短的时间内对大量数据进行频率分析。通过将采样数据输入到FFT算法中,我们可以获得频率响应的详细信息,包括主要频率、频率分量和幅度。 因此,通过使用10MSample/s的ADC和傅里叶变换技术,我们可以准确地测量6Mhiz正弦波的频率响应,并可以得到该信号的频谱信息。 ### 回答3: 要测量6MHz正弦波的频率响应,你可以使用一个每秒采样10MSample的ADC。首先,将6MHz正弦波输入到ADC的输入端。然后,设置ADC的采样频率为10MSample/秒。ADC会将输入波形的模拟信号转换为数字信号。接下来,通过记录每个采样点的数字值,可以获取到一个包含6MHz正弦波的数字序列。 为了测量频率响应,可以对这个数字序列进行傅里叶变换(FFT)。傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号,从而分析波形的频率内容。通过对数字序列应用FFT算法,可以得到正弦波的频谱图,从而测量其频率响应。 在频谱图中,可以观察到是否存在6MHz的频率分量,并测量其幅度。如果频率响应是线性的,正弦波的幅度应该与输入信号相等。如果幅度较小或者不存在,则可能存在衰减或者失真。 总结来说,要测量6MHz正弦波的频率响应,可以使用10MSample/秒的ADC进行采样,然后通过傅里叶变换获取频谱图。观察频谱图中是否存在6MHz频率分量,并测量其幅度,从而评估频率响应。
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