如何避免内存溢出导致 `curl_easy_init()` 失败?

时间: 2024-11-12 19:39:27 浏览: 68
`curl_easy_init()` 是 cURL 库中的函数,用于初始化一个处理会话的基本结构。内存溢出通常发生在频繁创建大量临时资源,如网络请求,而没有及时释放时。为了避免因内存溢出导致 `curl_easy_init()` 失败,可以考虑以下几个策略: 1. **及时释放资源**:每次使用完 `curl_easy_init()` 创建的结构后,务必调用 `curl_easy_cleanup()` 来释放与其关联的资源,特别是在 `curl_easy_perform()` 或其他类似操作之后。 ```c CURL *ch = curl_easy_init(); if (ch) { // 执行请求... CURLcode res = curl_easy_perform(ch); if (res != CURLE_OK) handle_error(res); // 使用完毕后释放 curl_easy_cleanup(ch); } ``` 2. **限制并发请求**:如果你的程序需要同时处理多个请求,控制并发的数量有助于防止内存消耗过多。可以使用 `curl_multi_init()` 和 `curl_multi_add_handle()` 等函数来管理一个队列,而不是同时初始化太多连接。 3. **有效利用复用**:如果可能,对 `CURL` 对象进行复用,减少新对象的创建。例如,你可以将一些设置只应用到单个持久化的连接上,而不是每次都创建新的 `curl_easy_init()` 实例。 4. **检查错误并合理处理**:始终检查 `curl_easy_init()` 的返回值,如果返回 NULL 或错误码,可能是内存不足。在这种情况下,应适当地处理错误,并调整你的内存管理策略。 5. **内存泄漏检测工具**:使用内存分析工具来监控应用程序,可以帮助定位潜在的内存泄露问题,以便及时修复。
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <curl/curl.h> #include "cJSON.h" #include "depskmainCopy.h" #include "lvgl/lvgl.h" #include <stdio.h> #include <errno.h> #include "ui_helpers.h" #include "ui_events.h" #include "ui.h" #include "ui_helpers.h" // 使用缓冲区输入输出是没问题的,需要解决循环的问题, char textbuf[128] = "who are you"; extern char * kbEntertext; char dpOut[128] = {0}; // ================== 前置声明 ================== struct MemoryStruct; struct APIResponse; char* get_api_key(); struct APIResponse call_deepseek(const char *api_key, const char *prompt); void print_token_usage(int prompt_tokens, int completion_tokens, int total_tokens); DeepSeekSession *session; char input[1024]; int prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens; char *response; // ================== 辅助函数 ================== // libcurl回调函数 static size_t WriteCallback(void *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp) { size_t realsize = size * nmemb; struct MemoryStruct *mem = (struct MemoryStruct *)userp; char *ptr = realloc(mem->memory, mem->size + realsize + 1); if(!ptr) { fprintf(stderr, "内存分配错误\n"); return 0; } mem->memory = ptr; memcpy(&(mem->memory[mem->size]), contents, realsize); mem->size += realsize; mem->memory[mem->size] = 0; return realsize; } // 获取API密钥 char* get_api_key() { char *api_key = getenv("DEEPSEEK_API_KEY"); if (api_key && strlen(api_key) > 0) { return strdup(api_key); } printf("未找到环境变量 DEEPSEEK_API_KEY\n"); printf("请访问 https://platform.deepseek.com/api-keys 创建API密钥\n"); char *input_key = malloc(256); if (!input_key) { fprintf(stderr, "内存分配失败\n"); return NULL; } printf("请输入您的DeepSeek API密钥: "); if (fgets(input_key, 256, stdin) == NULL) { free(input_key); return NULL; } input_key[strcspn(input_key, "\n")] = 0; return input_key; } // ================== 核心API函数 ================== // 调用DeepSeek API struct APIResponse call_deepseek(const char *api_key, const char *prompt) { CURL *curl; CURLcode res; struct MemoryStruct chunk = {0}; long http_code = 0; struct APIResponse api_response = {0}; curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT); curl = curl_easy_init(); if(!curl) { fprintf(stderr, "无法初始化cURL\n"); return api_response; } // 设置API端点 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://api.deepseek.com/chat/completions"); // 设置证书路径 // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CAINFO, "/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt"); // // 添加 SSL 版本和密码套件配置 // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSLVERSION, CURL_SSLVERSION_TLSv1_2); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_CIPHER_LIST, "HIGH:!aNULL:!MD5"); // 设置 TLS 1.3 // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSLVERSION, CURL_SSLVERSION_TLSv1_3); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_CIPHER_LIST, "TLS_AES_128_GCM_SHA256"); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSLVERSION, CURL_SSLVERSION_TLSv1_2); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_CIPHER_LIST, "DEFAULT@SECLEVEL=1"); // 添加SSL证书验证配置,禁用证书验证(仅用于测试) // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 0L); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, 0L); // 设置完整的证书链 // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CAINFO, "/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt"); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CAPATH, "/etc/ssl/certs"); // 配置SSL证书和验证选项 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSLVERSION, CURL_SSLVERSION_TLSv1_2); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_CIPHER_LIST, "DEFAULT"); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CAINFO, "/etc/ssl/certs/new_combined_certs.pem"); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 1L); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, 2L); // 验证配置 // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 1L); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, 2L); // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CAINFO, "/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt"); // 添加更多调试信息 // curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_VERBOSE, 1L); // 添加详细的错误信息 char errbuf[CURL_ERROR_SIZE]; curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_ERRORBUFFER, errbuf); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_VERBOSE, 1L); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CERTINFO, 1L); // 设置请求头 struct curl_slist *headers = NULL; headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json"); char auth_header[256]; snprintf(auth_header, sizeof(auth_header), "Authorization: Bearer %s", api_key); headers = curl_slist_append(headers, auth_header); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headers); // 构建请求体 cJSON *root = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(root, "model", "deepseek-chat"); cJSON_AddNumberToObject(root, "max_tokens", 2000); cJSON *messages = cJSON_CreateArray(); cJSON *message = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(message, "role", "user"); cJSON_AddStringToObject(message, "content", prompt); cJSON_AddItemToArray(messages, message); cJSON_AddItemToObject(root, "messages", messages); char *post_data = cJSON_PrintUnformatted(root); // 设置POST数据 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, post_data); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDSIZE, (long)strlen(post_data)); // 设置响应回调 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, (void *)&chunk); // 设置超时 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 10L); // 执行请求 res = curl_easy_perform(curl); // 检查不支持的协议 if(res == CURLE_UNSUPPORTED_PROTOCOL) { fprintf(stderr, "cURL错误: 不支持的协议 - URL: %s\n", "https://api.deepseek.com/chat/completions"); // 获取支持的协议列表 curl_version_info_data *ver_info = curl_version_info(CURLVERSION_NOW); if(ver_info && ver_info->protocols) { fprintf(stderr, "支持的协议列表:\n"); const char * const *proto; for(proto = ver_info->protocols; *proto; proto++) { fprintf(stderr, "- %s\n", *proto); } } } else if(res != CURLE_OK) { fprintf(stderr, "cURL错误: %s\n", curl_easy_strerror(res)); fprintf(stderr, "详细错误: %s\n", errbuf); long connect_code; curl_easy_getinfo(curl, CURLINFO_HTTP_CONNECTCODE, &connect_code); fprintf(stderr, "连接状态码: %ld\n", connect_code); } else if (res == CURLE_SSL_PEER_CERTIFICATE) { fprintf(stderr, "SSL证书错误: %s\n", curl_easy_strerror(res)); // 获取更多错误信息 char error_buffer[CURL_ERROR_SIZE]; curl_easy_getinfo(curl, CURLINFO_SSL_VERIFYRESULT, &error_buffer); fprintf(stderr, "SSL验证结果: %s\n", error_buffer); } // 检查HTTP状态码 curl_easy_getinfo(curl, CURLINFO_RESPONSE_CODE, &http_code); // 清理cURL资源 curl_easy_cleanup(curl); curl_slist_free_all(headers); cJSON_Delete(root); free(post_data); // 调试信息 printf("\n--- API请求详情 ---\n"); printf("端点: https://api.deepseek.com/chat/completions\n"); printf("模型: deepseek-chat\n"); printf("提示: %s\n", prompt); printf("状态码: %ld\n", http_code); if(res != CURLE_OK) { fprintf(stderr, "cURL错误: %s\n", curl_easy_strerror(res)); if(chunk.memory) free(chunk.memory); curl_global_cleanup(); return api_response; } // 检查HTTP状态码 if(http_code != 200) { fprintf(stderr, "API错误: HTTP %ld\n", http_code); if(chunk.memory) { printf("原始响应: %s\n", chunk.memory); cJSON *error_json = cJSON_Parse(chunk.memory); if(error_json) { cJSON *error_obj = cJSON_GetObjectItem(error_json, "error"); if(error_obj) { cJSON *message = cJSON_GetObjectItem(error_obj, "message"); cJSON *code = cJSON_GetObjectItem(error_obj, "code"); if(cJSON_IsString(message)) { fprintf(stderr, "错误信息: %s\n", message->valuestring); } if(cJSON_IsString(code)) { fprintf(stderr, "错误代码: %s\n", code->valuestring); } } cJSON_Delete(error_json); } } if(chunk.memory) free(chunk.memory); curl_global_cleanup(); return api_response; } curl_global_cleanup(); // 解析API响应 cJSON *response_json = cJSON_Parse(chunk.memory); if (!response_json) { const char *error_ptr = cJSON_GetErrorPtr(); if (error_ptr) fprintf(stderr, "JSON解析错误: %s\n", error_ptr); fprintf(stderr, "原始响应: %s\n", chunk.memory); free(chunk.memory); return api_response; } // 提取令牌使用信息 cJSON *usage = cJSON_GetObjectItem(response_json, "usage"); if (usage) { cJSON *prompt_tokens = cJSON_GetObjectItem(usage, "prompt_tokens"); cJSON *completion_tokens = cJSON_GetObjectItem(usage, "completion_tokens"); cJSON *total_tokens = cJSON_GetObjectItem(usage, "total_tokens"); if (cJSON_IsNumber(prompt_tokens)) api_response.prompt_tokens = prompt_tokens->valueint; if (cJSON_IsNumber(completion_tokens)) api_response.completion_tokens = completion_tokens->valueint; if (cJSON_IsNumber(total_tokens)) api_response.total_tokens = total_tokens->valueint; } // 提取回复内容 cJSON *choices = cJSON_GetObjectItem(response_json, "choices"); if (cJSON_IsArray(choices) && cJSON_GetArraySize(choices) > 0) { cJSON *first_choice = cJSON_GetArrayItem(choices, 0); cJSON *message = cJSON_GetObjectItem(first_choice, "message"); cJSON *content = cJSON_GetObjectItem(message, "content"); if (cJSON_IsString(content) && content->valuestring != NULL) { api_response.content = strdup(content->valuestring); } } cJSON_Delete(response_json); free(chunk.memory); return api_response; } // 显示令牌使用信息 void print_token_usage(int prompt_tokens, int completion_tokens, int total_tokens) { printf("\n--- 令牌使用 ---\n"); printf("提示令牌: %d\n", prompt_tokens); printf("完成令牌: %d\n", completion_tokens); printf("总令牌: %d\n", total_tokens); // 估算成本 double estimated_cost = total_tokens * 0.0000015; // $0.0015/1K tokens printf("估算成本: $%.6f\n", estimated_cost); } // ================== 会话管理函数 ================== // 创建新会话 DeepSeekSession* deepseek_create_session(const char *api_key) { DeepSeekSession *session = malloc(sizeof(DeepSeekSession)); if (!session) return NULL; // 修复类型不匹配问题 if (api_key) { session->api_key = strdup(api_key); } else { session->api_key = get_api_key(); } session->total_prompt_tokens = 0; session->total_completion_tokens = 0; session->total_all_tokens = 0; return session; } // 销毁会话 void deepseek_destroy_session(DeepSeekSession *session) { if (!session) return; free(session->api_key); free(session); } // 发送消息并获取回复 char* deepseek_send_message( DeepSeekSession *session, const char *message, int *prompt_tokens, // 返回本次提示令牌 int *completion_tokens, // 返回本次完成令牌 int *total_tokens // 返回本次总令牌 ) { if (!session || !message) return NULL; struct APIResponse response = call_deepseek(session->api_key, message); if (response.content) { // 更新会话令牌计数 session->total_prompt_tokens += response.prompt_tokens; session->total_completion_tokens += response.completion_tokens; session->total_all_tokens += response.total_tokens; // 设置输出参数 if (prompt_tokens) *prompt_tokens = response.prompt_tokens; if (completion_tokens) *completion_tokens = response.completion_tokens; if (total_tokens) *total_tokens = response.total_tokens; return response.content; } return NULL; } // 获取会话令牌统计 void deepseek_get_token_stats( DeepSeekSession *session, int *total_prompt, int *total_completion, int *total_all ) { if (!session) return; if (total_prompt) *total_prompt = session->total_prompt_tokens; if (total_completion) *total_completion = session->total_completion_tokens; if (total_all) *total_all = session->total_all_tokens; } void get_full_text_input(char *dest, size_t dest_size) { // 获取文本区域内容指针 const char *text = lv_textarea_get_text(ui_TextArea1); if (!text) { dest[0] = '\0'; return; } // 计算实际文本长度(包括空格) size_t text_len = strlen(text); // 安全复制文本(防止缓冲区溢出) size_t copy_len = text_len < dest_size - 1 ? text_len : dest_size - 1; strncpy(dest, text, copy_len); dest[copy_len] = '\0'; // 确保字符串终止 // 移除末尾的换行符(如果有) char *newline = strchr(dest, '\n'); if (newline) *newline = '\0'; printf("111111111111\n"); } // ================== 主函数 ================== int depmainlong(lv_event_t * e) // 创建会话 { lv_event_code_t event_code = lv_event_get_code(e); lv_obj_t * target = lv_event_get_target(e); if( event_code == LV_EVENT_LONG_PRESSED ) { // 创建会话 - 修复API密钥传递问题 // session = deepseek_create_session("sk-28b778879e5b4fd6b227d767812fd83d"); // if (!session) { // fprintf(stderr, "创建会话失败\n"); // return 1; // } printf("DeepSeek聊天客户端 (输入'exit'退出)\n"); printf("使用的API密钥: %.6s...\n", session->api_key); // if( !lv_obj_has_flag(ui_Keyboard1, LV_OBJ_FLAG_HIDDEN)) { // printf("\n你的问题: "); // // char input[1024]; // // 如何判定提交文本时机,以及如何控制循环 // /********************* // * @brief Construct a new if object // * @details 按键长按不起作用,起作用的是点击 // * 点击一次,进入一次,判断一次。 // * 而由于全局变量的设置,文本内容与对话的循环并无直接关系 // * 目前会出现段错误,猜测可能是由于内容缓冲区越界,因为还保留了上下文 // *************************************************/ // if( event_code == LV_EVENT_CLICKED ) // { // printf("inputlogo被长按!\n"); // printf("111111111111"); // } // if(1) // { // kbEntertext = lv_textarea_get_text(ui_TextArea1); // printf("提交内容: %s\n", kbEntertext); // } // // 使用这种方式需要处理循环的问题以及刷新。 // sscanf(kbEntertext, "%s", input); // printf("kbEntertext = %s\n", kbEntertext); // printf("input = %s\n", input); // // 移除换行符 // input[strcspn(input, "\n")] = 0; // // 线程阻塞原因,暂不使用循环while 以及相应的语句 // // if(strcmp(input, "exit") == 0) break; // // if(strlen(input) == 0) continue; // printf("正在查询DeepSeek API...\n"); // // int prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens; // // char *response = deepseek_send_message // response = deepseek_send_message( // session, // input, // &prompt_tokens, // &completion_tokens, // &total_tokens // ); // if(response) { // // printf("\n--- DeepSeek回复 ---\n%s\n", response); // printf("\n--- DeepSeek回复 ---\n"); // sprintf(dpOut, "%s", response); // printf("%s\n", dpOut); // lv_label_set_text(ui_AILabel, dpOut); // // 显示令牌使用 // print_token_usage(prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens); // free(response); // } else { // printf("获取回复时出错\n"); // } // } return 0; } } int depmaintalk(lv_event_t * e) // 会话 { lv_event_code_t event_code = lv_event_get_code(e); lv_obj_t * target = lv_event_get_target(e); if( event_code == LV_EVENT_CLICKED ) { if( !lv_obj_has_flag(ui_Keyboard1, LV_OBJ_FLAG_HIDDEN)) { printf("\n你的问题: "); // char input[1024]; printf("inputlogo被anxia!\n"); // kbEntertext = lv_textarea_get_text(ui_TextArea1); // input = lv_textarea_get_text(ui_TextArea1); get_full_text_input(input, sizeof(input)); // sscanf(lv_textarea_get_text(ui_TextArea1), "%s", input); printf("kbEntertext = %s\n", kbEntertext); printf("input = %s\n", input); if( strcmp(input, "exit") == 0 ) { // 清理资源 deepseek_destroy_session(session); printf("退出!\n"); return 0; } // 使用这个清理判断会卡住,不知道为什么 // if( strcmp(input, "exit") ) // { // // 清理资源 // deepseek_destroy_session(session); // return 0; // } printf("正在查询DeepSeek API...\n"); // char *response = deepseek_send_message response = deepseek_send_message( session, input, &prompt_tokens, &completion_tokens, &total_tokens ); if(response) { // printf("\n--- DeepSeek回复 ---\n%s\n", response); printf("\n--- DeepSeek回复 ---\n"); sprintf(dpOut, "%s", response); printf("%s\n", dpOut); lv_label_set_text(ui_AILabel, dpOut); // 显示令牌使用 print_token_usage(prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens); free(response); } else { printf("获取回复时出错\n"); } } if( strcmp(input, "exit") == 0 ) { // 清理资源 deepseek_destroy_session(session); return 0; } } }

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根据提供的文件信息,我们可以从中提取出关于MXNet深度学习框架、人脸识别技术以及具体预训练模型的知识点。下面将详细说明这些内容。 ### MXNet 深度学习框架 MXNet是一个开源的深度学习框架,由Apache软件基金会支持,它在设计上旨在支持高效、灵活地进行大规模的深度学习。MXNet支持多种编程语言,并且可以部署在不同的设备上,从个人电脑到云服务器集群。它提供高效的多GPU和分布式计算支持,并且具备自动微分机制,允许开发者以声明性的方式表达神经网络模型的定义,并高效地进行训练和推理。 MXNet的一些关键特性包括: 1. **多语言API支持**:MXNet支持Python、Scala、Julia、C++等语言,方便不同背景的开发者使用。 2. **灵活的计算图**:MXNet拥有动态计算图(imperative programming)和静态计算图(symbolic programming)两种编程模型,可以满足不同类型的深度学习任务。 3. **高效的性能**:MXNet优化了底层计算,支持GPU加速,并且在多GPU环境下也进行了性能优化。 4. **自动并行计算**:MXNet可以自动将计算任务分配到CPU和GPU,无需开发者手动介入。 5. **扩展性**:MXNet社区活跃,提供了大量的预训练模型和辅助工具,方便研究人员和开发者在现有工作基础上进行扩展和创新。 ### 人脸识别技术 人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,广泛应用于安防、监控、支付验证等领域。该技术通常分为人脸检测(Face Detection)、特征提取(Feature Extraction)和特征匹配(Feature Matching)三个步骤。 1. **人脸检测**:定位出图像中人脸的位置,通常通过深度学习模型实现,如R-CNN、YOLO或SSD等。 2. **特征提取**:从检测到的人脸区域中提取关键的特征信息,这是识别和比较不同人脸的关键步骤。 3. **特征匹配**:将提取的特征与数据库中已有的人脸特征进行比较,得出最相似的人脸特征,从而完成身份验证。 ### 预训练模型 预训练模型是在大量数据上预先训练好的深度学习模型,可以通过迁移学习的方式应用到新的任务上。预训练模型的优点在于可以缩短训练时间,并且在标注数据较少的新任务上也能获得较好的性能。 #### arcface_r100_v1 arcface_r100_v1是一个使用ArcFace损失函数训练的人脸识别模型,基于ResNet-100架构。ArcFace是一种流行的深度学习人脸识别方法,它在损失函数层面上增强类间的区分度。在ArcFace中,通过引入角度余弦的特征分离度,改善了传统的Softmax损失函数,让学习到的人脸特征更加具有鉴别力。 ArcFace的模型文件包括: - model-0000.params: 这是模型权重参数文件。 - model-symbol.json: 这是包含网络结构定义的JSON文件。 #### retinaface-R50 retinaface-R50是基于ResNet-50架构的人脸检测模型,使用RetinaFace框架训练而成。RetinaFace是为了解决传统人脸检测模型在面对小尺寸、遮挡、模糊等复杂情况时识别准确度不高的问题而设计的。它采用一种基于多尺度的金字塔网络结构,能有效处理不同尺度的人脸,并且在特征提取时采用了一种高效的特征融合策略。 Retinaface-R50的模型文件包括: - R50-0000.params: 这是模型权重参数文件。 - R50-symbol.json: 这是包含网络结构定义的JSON文件。 ### 总结 从给定的文件信息中,我们可以看出这些预训练模型是基于MXNet深度学习框架开发的,具有专门针对人脸识别任务的优化。ArcFace模型通过增强特征的区分度,而Retinaface模型通过多尺度处理和高效的特征融合,都展示了在人脸检测和识别方面的先进技术。开发者可以利用这些预训练模型,结合MXNet提供的高级API,快速构建并部署自己的人脸识别解决方案。
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【文本处理黑科技】:Shell脚本中序列和数组的高级应用

# 摘要 本文系统地介绍了Shell脚本中序列与数组的基础知识、操作技巧以及在实际应用中的优化方法。第一章和第二章分别对序列和数组的基础知识进行了阐述,重点讲解了序列的生成、操作、文本处理和数组的基本操作与高级特性。第三章探讨了数组在数据处理和内存管理中的性能优势。第四章结合实际案例,展示了序列与数组在日志文件分析、报告生成和配置文件管理