page owner前后2次。前：24 times, 96 pages, PID -1, task_comm_name: : post_alloc_hook+0x20/0x2c prep_new_page+0x24/0x74 get_page_from_freelist+0x34c/0x838 __alloc_pages_nodemask+0x144/0x1d8 stack_depot_save+0x158/0x404 save_stack+0x50/0xa8 __reset_page_owner+0x20/0x84 reset_page_owner+0x14/0x20 free_pcp_prepare+0x68/0x90 free_unref_page+0x1c/0x78 __put_page+0x4c/0x50 put_page+0x40/0x68 free_page_and_swap_cache+0x2c/0x38 tlb_remove_table_rcu+0x48/0x4c rcu_core+0x314/0x3a0 rcu_core_si+0xc/0x14 后： 441 times, 1764 pages, PID -1, task_comm_name: : post_alloc_hook+0x20/0x2c prep_new_page+0x24/0x74 get_page_from_freelist+0x34c/0x838 __alloc_pages_nodemask+0x144/0x1d8 stack_depot_save+0x158/0x404 save_stack+0x50/0xa8 __reset_page_owner+0x20/0x84 reset_page_owner+0x14/0x20 free_pcp_prepare+0x68/0x90 free_unref_page+0x1c/0x78 __put_page+0x4c/0x50 put_page+0x40/0x68 free_page_and_swap_cache+0x2c/0x38 tlb_remove_table_rcu+0x48/0x4c rcu_core+0x314/0x3a0 rcu_core_si+0xc/0x14分析可能存在的内存泄漏问题

<think>好的，我现在需要帮助用户分析他们提供的两次page_owner数据，看看是否存在内存泄漏。用户给出的两次数据中，第一次是24次分配，96页，第二次是441次分配，1764页，调用栈看起来一样。用户想知道这里是否存在内存泄漏。 首先，我需要理解page_owner_sort的输出。根据之前的对话，这个工具是用来追踪内存页分配的，按调用栈统计分配情况。用户已经掌握了如何获取两次数据的方法，现在需要对比这两次的数据差异。 接下来，我需要仔细看看用户提供的调用栈。第一次和第二次的调用栈完全相同，所以可能的问题出在同一个代码路径。但调用栈中的函数名称有些看起来像是内存分配和释放相关的，比如post_alloc_hook、prep_new_page，以及free_pcp_prepare、free_unref_page等。这里需要注意，调用栈中既有分配路径的函数，也有释放路径的函数吗？ 比如，__reset_page_owner和reset_page_owner可能和page owner机制本身有关，而free_pcp_prepare、free_unref_page这些函数属于释放内存的流程。这说明这个调用栈可能是在内存释放过程中记录的？或者可能是在分配时记录的调用栈？ 这里可能存在误解。通常，page_owner记录的是分配内存时的调用栈，所以如果调用栈中出现了释放相关的函数，这可能意味着在分配路径中调用了释放相关的函数？或者可能是page_owner在记录时捕获了释放的调用栈？ 这时候需要仔细分析调用栈中的函数。例如，__alloc_pages_nodemask是内存分配的核心函数，属于分配路径。而free_pcp_prepare属于释放路径。为什么会出现在同一个调用栈里呢？ 这可能意味着在分配过程中，某些操作触发了释放，比如在分配失败后的处理中释放了某些内存？或者可能是page_owner的记录机制在某种情况下捕获了释放路径？ 或者，用户可能在查看的是释放时的调用栈？这可能需要明确page_owner记录的是分配还是释放的调用栈。根据之前的说明，page_owner是用来跟踪分配的，所以调用栈应该是分配时的路径。但这里的调用栈中出现了释放相关的函数，这可能有问题。 这时候可能需要进一步确认这些函数的具体作用。例如，reset_page_owner可能是在释放内存时重置page owner的信息，因此当内存被释放时，page_owner会记录这个操作。所以，这个调用栈可能是在释放内存时记录的？ 如果是这样，那么用户看到的可能是内存释放的调用栈，而不是分配的。这时候问题可能变为：为什么释放的次数和页数在两次报告中大幅增加？ 如果调用栈是释放操作的路径，那么增加的释放次数可能意味着有更多的内存被释放，或者系统在频繁进行释放操作。但结合分配次数和页数的增加，可能需要更深入的分析。 或者，用户可能在混淆分配和释放的记录。例如，可能这些调用栈实际上是在释放内存时被记录的，而用户误以为是分配的情况。这时候需要明确page_owner的记录机制。 根据Linux内核文档，page_owner会在每次内存页被分配时记录当时的调用栈，当页面被释放时，相关信息会被清除。因此，page_owner的输出应该反映的是分配时的调用栈，而非释放时的。然而，用户提供的调用栈中出现了释放路径的函数，这似乎矛盾。 可能的情况是，在内存分配过程中，某些函数会调用到释放相关的代码路径。例如，在分配内存时，如果发生了一些错误处理，可能需要释放之前分配的资源，从而导致释放函数被调用。这时候，分配时的调用栈可能包含释放函数。 或者，用户提供的调用栈可能属于某个特定的内存管理机制，例如slab分配器或页面回收机制，其中分配和释放的路径可能交织在一起。 现在回到用户的具体数据：两次报告中相同的调用栈，第一次24次、96页，第二次441次、1764页。差异很大，可能说明这个路径下的分配次数显著增加，可能意味着泄漏。 但是，由于调用栈中包含了释放相关的函数，比如free_pcp_prepare，这可能意味着这些分配实际上是在释放过程中产生的？或者说，这些调用栈是释放操作的一部分？ 这时候需要确认该调用栈是分配还是释放的路径。如果调用栈属于释放操作，那么增加的次数可能表示更多的释放操作，但用户可能误解为分配次数。但如果是释放操作，那可能不直接导致内存泄漏，反而可能表示内存被正确释放了。这显然与用户的问题相反。 这里可能存在理解错误。用户可能认为page_owner记录的是分配的情况，但实际上可能混合了分配和释放的情况。或者，用户的数据显示的是释放的调用栈，而用户误以为是分配的情况。 如果调用栈确实是分配的路径，那么即使包含释放相关的函数，只要该路径在分配时被调用，那么次数和页数的增加可能表明存在泄漏。例如，某个模块在分配内存后没有正确释放，导致每次操作都会累积分配次数和页数。 但是，如果调用栈实际上是释放内存时的路径，那么次数和页数的增加可能意味着系统在频繁释放内存，这可能不是泄漏的迹象，而是正常操作或者过度释放的问题。 这时候需要进一步分析调用栈中的函数。例如，get_page_from_freelist是分配内存时从空闲列表获取页面的函数，属于分配路径。而free_pcp_prepare属于释放路径。这两者怎么会出现在同一个调用栈中呢？ 可能的解释是，当页面被释放后，重新分配时，某些操作会触发重置page owner的信息，导致在分配路径中调用了释放相关的函数。例如，__reset_page_owner可能是在分配新页面时重置之前的owner信息，而这个过程涉及到释放相关的操作。 这种情况下，该调用栈可能是在分配页面时触发的某些重置操作，导致释放相关的函数被调用。因此，这个调用栈实际上属于内存分配路径，而其中的某些步骤涉及释放流程的函数。 因此，用户看到的调用栈属于分配路径，但其中包含了一些释放相关的函数调用。这可能是因为在分配过程中需要处理之前释放的页面，或者重置某些状态。 在这种情况下，用户的数据显示该分配路径的调用次数和页数大幅增加，从24次到441次，页数从96到1764。这意味着在这段时间内，这个特定的分配路径被频繁调用，导致分配了大量的页面，但可能没有正确释放，从而导致内存泄漏。 接下来需要确定是否存在泄漏。如果两次报告之间的时间间隔内，该路径的分配次数和页数显著增加，而预期中这些页面应该被释放，但实际没有释放，那么差值即为泄漏量。但是，需要确认这些页面是否真的没有被释放。 这时候需要考虑page_owner的输出是否只记录当前未被释放的页面。根据page_owner的机制，当页面被释放时，其信息会被清除。因此，page_owner的输出只显示当前已分配但未被释放的页面。因此，两次报告中显示的页面数量差异可能表示在这段时间内新增的未释放页面数量，即泄漏量。 例如，第一次报告中的96页是当时未释放的页面，第二次的1764页是之后未释放的页面，两者的差值为1764 - 96 = 1668页，可能表示泄漏。但需要注意，是否在这段时间内有其他操作导致这些页面未被释放，例如缓存或正常的内存增长。 因此，用户需要结合代码逻辑来判断这些分配是否合理。例如，该调用栈可能属于某个驱动或子系统，如果在测试期间该模块没有执行释放操作，或者释放操作未被正确调用，那么差值可能就是泄漏。 总结来说，用户需要： 1. 确认两次报告中的调用栈是否属于同一分配路径。 2. 确认该路径的分配是否在正常情况下应该有对应的释放操作。 3. 检查差值是否超过预期，并排除正常的内存增长。 可能的结论是，该调用栈对应的内存分配在两次快照之间显著增加，且未被释放，存在泄漏的可能性。需要进一步检查相关代码或使用其他工具（如kmemleak）确认。</think>--- ### **一、关键数据分析** 根据提供的两次 `page_owner` 记录，对比同一调用栈的分配情况： | **状态** | **分配次数** | **分配页数** | **调用栈** | |------------|--------------|--------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------| | **基线** | 24 次 | 96 页 | `post_alloc_hook` → `prep_new_page` → `__alloc_pages_nodemask` → `__reset_page_owner` → ... | | **泄漏后** | 441 次 | 1764 页 | 调用栈与基线完全一致 | **核心差异**： - 分配次数增长 **18 倍**（24 → 441），页数增长 **18 倍**（96 → 1764），增长比例一致。 - 调用栈路径完全一致，说明**同一代码路径的内存分配行为持续发生且未释放**。 --- ### **二、调用栈解析与泄漏定位** #### **1. 调用栈关键函数分析** - **分配路径**： - `__alloc_pages_nodemask`: 内核内存分配的核心函数，负责从伙伴系统申请内存页。 - `prep_new_page` → `post_alloc_hook`: 页面分配后的初始化钩子函数。 - **释放路径**： - `free_pcp_prepare` → `free_unref_page`: 页面释放的核心路径，将页返回到每 CPU 缓存（PCP）或伙伴系统。 - `__reset_page_owner`: 重置页面所有者信息，通常在释放时调用。 #### **2. 矛盾点与泄漏嫌疑** - **现象**：调用栈中**同时包含分配和释放路径的函数**（如 `__alloc_pages_nodemask` 和 `free_unref_page`）。 - **可能性分析**： 1. **释放操作未生效**： - 代码路径中可能触发了分配，但释放操作因逻辑错误（如条件判断失效）未执行。 - 例如：在异常分支（如错误处理）中未调用释放函数。 2. **释放被延迟或拦截**： - 页面被加入缓存（如 SLAB 或 PCP），但后续未真正释放到伙伴系统。 3. **page_owner 记录干扰**： - `__reset_page_owner` 可能在释放时被调用，但若释放失败，该函数仍会记录分配信息。 --- ### **三、泄漏场景推测** #### **1. 典型场景：释放函数未被调用** - **代码示例**： ```c void *buffer = alloc_pages(...); // 调用 __alloc_pages_nodemask if (error_condition) { // 未调用 free_pages(buffer) return; } ``` - **后果**：错误分支中未释放已分配的内存，导致分配次数与页数持续增长。 #### **2. 场景：释放函数执行失败** - **可能原因**： - 内存损坏（如 double-free）导致释放函数崩溃。 - 锁竞争或死锁导致释放路径阻塞。 #### **3. 场景：内存被缓存占用** - **可能原因**： - 页面被缓存（如 `free_pcp_prepare` 将页加入 PCP），但后续未真正释放到全局伙伴系统。 - 表现为页数增长，但实际属于缓存策略，需结合业务逻辑判断。 --- ### **四、验证与调试建议** #### **1. 确认泄漏真实性** - **多次采样**： 在多个时间点捕获 `page_owner` 数据，观察分配次数和页数是否**持续线性增长**。若持续增长，则确认泄漏。 - **排除缓存干扰**： 通过 `echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches` 强制释放缓存，观察页数是否回落。若仍不释放，则可能泄漏。 #### **2. 代码层检查** - **检查调用栈关联的代码**： 定位调用栈中 `__alloc_pages_nodemask` 的调用者（如驱动或内核子系统），确认每次分配后是否匹配释放操作。 - **静态代码分析**： 使用 `sparse` 或 `Coccinelle` 检查资源释放的对称性（如 `alloc_pages` 与 `free_pages` 是否成对出现）。 #### **3. 动态调试工具** - **启用 kmemleak**： ```bash echo scan > /sys/kernel/debug/kmemleak # 触发内存泄漏扫描 cat /sys/kernel/debug/kmemleak # 查看未释放的内存块 ``` - **ftrace 跟踪释放事件**： ```bash echo 1 > /sys/kernel/debug/tracing/events/kmem/kmfree/enable cat /sys/kernel/debug/tracing/trace_pipe # 监控释放操作是否发生 ``` --- ### **五、结论** | **指标** | **分析** | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **泄漏可能性** | 高（分配次数与页数同比例激增，且调用栈稳定） | | **嫌疑代码** | 调用栈中 `__alloc_pages_nodemask` 的调用者（需结合代码上下文） | | **下一步** | 1. 关联代码检查<br>2. 使用 `kmemleak` 验证未释放内存<br>3. 动态跟踪释放事件 | **建议**：优先检查调用栈中 `__alloc_pages_nodemask` 的上层调用者（如内核模块或驱动），确保每次分配均有对应的释放逻辑。