Profilování haldy s nízkou latencí

Abstract

Četné dynamické alokace z haldy mohou mít zásadní dopad na celkovou dobu běhu programu. Problém se stává ještě více kritickým ve vícevláknových aplikacích, kde přílišná interakce s haldou může přerůst v hlavní zdroj neefektivity programu a negativně se podepsat na jeho škálovatelnosti. Existující profilery haldy přidávají k běhu programu tak velkou režii, že se profilování paměťově náročných vícevláknových aplikací stává téměř nemožné. Tato práce popisuje obvyklé rozložení paměti Linuxového procesu, nastiňuje interní části paměťového manažeru GNU C, analyzuje existující nástroje pro profilování haldy a provádí čtenáře procesem konstrukce vlastního profileru haldy. Práce dále navrhuje koncept profilování haldy s nízkou latencí, na jehož základě byl vytvořen nový profiler s názvem Heaprof. Ten byl následně porovnán s existujícími profilery. Experimentální vyhodnocení odhalilo, že Heaprof jako jediný ze zkoumaných nástrojů dokázal provádět profilování bez dalšího dopadu na škálovatelnost programu. V osmivláknových benchmarcích došlo až k osminásobnému urychlení celého profilování.

Frequent heap allocations can have a significant impact on the overall performance of a program. The problem becomes even more critical in multithreaded applications, where too many interactions with heap can grow into the main bottleneck and effectively diminish scalability. Profiling such applications with existing heap profilers is almost impossible due to the enormous runtime overhead they add. This thesis describes the typical memory layout of a Linux process, briefly shows the internals of the GNU C memory allocator, analyzes available heap profiling tools, and guides the reader through the process of constructing a~custom heap profiler. Further, the thesis proposes a concept of low-latency heap profiling. Based on that, a new profiler Heaprof has been developed and compared with other heap profiling tools. Experimental results revealed that Heaprof was the only tool capable of profiling without further compromising the program's scalability. For 8-threaded benchmarks, Heaprof achieved up to 8 times profiling speedup.