深入理解基于 eBPF 的 C/C++ 内存泄漏分析

对于 C/C++ 程序员来说，内存泄露问题是一个老生常谈的问题。排查内存泄露的方法有很多，比如使用 valgrind、gdb、asan、tsan 等工具，但是这些工具都有各自的局限性，比如 valgrind 会使程序运行速度变慢，gdb 需要了解代码并且手动打断点，asan 和 tsan 需要重新编译程序。对于比较复杂，并且在运行中的服务来说，这些方法都不是很方便。

好在有了 eBPF，我们可以使用它来分析内存泄露问题，不需要重新编译程序，对程序运行速度的影响也很小。eBPF 的强大有目共睹，不过 eBPF 也不是银弹，用来分析内存泄露也还是有很多问题需要解决，本文接下来就来探讨一下基于 eBPF 检测会遇到的常见问题。

内存泄露模拟

在 C/C++ 中，内存泄露是指程序在运行过程中，由于某些原因导致未能释放已经不再使用的内存，从而造成系统内存的浪费。内存泄露问题一旦发生，会导致程序运行速度减慢，甚至进程 OOM 被杀掉。内存泄露问题的发生，往往是由于在编写程序时，没有及时释放内存；或者是由于程序设计的缺陷，导致程序在运行过程中，无法释放已经不再使用的内存。

下面是一个简单的内存泄露模拟程序，程序会在循环中分配内存，但是没有释放，从而导致内存泄露。main 程序如下，发生泄露的函数调用链路是 main->caller->slowMemoryLeak：

#include <iostream>

namespace LeakLib {
    void slowMemoryLeak();
}

int caller() {
    std::cout << "In caller" << std::endl;
    LeakLib::slowMemoryLeak();
    return 0;
}
int main() {
    std::cout << "Starting slow memory leak program..." << std::endl;
    caller();
    return 0;
}

其中内存泄露的代码在 slowMemoryLeak 函数中，具体如下：

namespace LeakLib {
    void slowMemoryLeak() {
        int arrSize = 10;
        while (true) {
            int* p = new int[arrSize];
            for (int i = 0; i < arrSize; ++i) {
                p[i] = i; // Assign values to occupy physical memory
            }
            sleep(1); // wait for 1 second
        }
    }
}

注意这里编译的时候，带了帧指针选项（由 -fno-omit-frame-pointer 选项控制），这是因为 eBPF 工具需要用到帧指针来进行调用栈回溯。如果这里忽略掉帧指针的话(-fomit-frame-pointer)，基于 eBPF 的工具就拿不到内存泄露的堆栈信息。完整编译命令如下(-g 可以不用加，不过这里也先加上，方便用 gdb 查看一些信息)：

$ g++ main.cpp leak_lib.cpp -o main -fno-omit-frame-pointer -g

memleak 分析

接下来基于 eBPF 来进行内存分析泄露，BCC 自带了一个 memleak 内存分析工具，可以用来分析内存泄露的调用堆栈。拿前面的示例泄露代码来说，编译后执行程序，然后执行内存泄露检测 memleak -p $(pgrep main) --combined-only。

目前版本的 memleak 工具有 bug，在带 --combined-only 打印的时候，会报错。修改比较简单，我已经提了 PR #4769，已经被合并进 master。仔细看脚本的输出，发现这里调用堆栈其实不太完整，丢失了 slowMemoryLeak 这个函数调用。

[11:19:44] Top 10 stacks with outstanding allocations:
	480 bytes in 12 allocations from stack
		operator new(unsigned long)+0x1c [libstdc++.so.6.0.30]
		caller()+0x31 [main]
		main+0x31 [main]
		__libc_start_call_main+0x7a [libc.so.6]

调用链不完整

这里为啥会丢失中间的函数调用呢？我们知道eBPF 相关的工具，是通过 frame pointer 指针来进行调用堆栈回溯的，具体原理可以参考朋友的文章消失的调用栈帧-基于fp的栈回溯原理解析。如果遇到调用链不完整，基本都是因为帧指针丢失，下面来验证下。

首先用 objdump -d -S main > main_with_source.asm 来生成带源码的汇编指令，找到 slowMemoryLeak 函数的汇编代码，如下图所示：

从这段汇编代码中，可以看到 new int[] 对应的是一次 _Znam@plt 的调用。这是 C++ 的 operator new[] 的名字修饰（name mangling）后的形式，如下：

$ c++filt _Znam
operator new[](unsigned long)

我们知道在 C++ 中，new 操作用来动态分配内存，通常会最终调用底层的内存分配函数如 malloc。这里 _Znam@plt 是通过 PLT（Procedure Linkage Table）进行的，它是一个动态解析的符号，通常是 libstdc++（或其他 C++ 标准库的实现）中实现的 operator new[]。_Znam@plt 对应的汇编代码如下：

0000000000001030 <_Znam@plt>:
    1030:       ff 25 ca 2f 00 00       jmp    *0x2fca(%rip)        # 4000 <_Znam@GLIBCXX_3.4>
    1036:       68 00 00 00 00          push   $0x0
    103b:       e9 e0 ff ff ff          jmp    1020 <_init+0x20>

这里并没有像 slowMemoryLeak 调用一样去做 push %rbp 的操作，所以会丢失堆栈信息。这里为什么会没有保留帧指针呢？前面编译的时候带了 -fno-omit-frame-pointer 能保证我们自己的代码带上帧指针，但是对于 libstdc++ 这些依赖到的标准库，我们是无法控制的。当前系统的 C++ 标准库在编译的时候，并没有带上帧指针，可能是因为这样可以减少函数调用的开销(减少执行的指令)。是否在编译的时候默认带上 -fno-omit-frame-pointer 还是比较有争议，文章最后专门放一节：默认开启帧指针来讨论。

相关视频推荐

5种内存泄漏检测方式，让你重新理解内存管理

4种内存泄漏的解决方案，每一种背后都有哪些隐藏技术

面对内存再不发怵，手把手带你实现内存池（自行准备linux环境）

免费学习地址：Linux C/C++开发（后端/音视频/游戏/嵌入式/高性能网络/存储/基础架构/安全）

需要C/C++ Linux服务器架构师学习资料加qun579733396获取（资料包括C/C++，Linux，golang技术，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker，TCP/IP，协程，DPDK，ffmpeg等），免费分享

tcmalloc 泄露分析

如果想拿到完整的内存泄露函数调用链路，可以带上帧指针重新编译 libstdc++，不过标准库重新编译比较麻烦。其实日常用的比较多的是 tcmalloc，内存分配管理更加高效些。这里为了验证上面的代码在 tcmalloc 下的表现，我用 -fno-omit-frame-pointer 帧指针编译了 tcmalloc 库。如下：

git clone https://github.com/gperftools/gperftools.git
cd gperftools
./autogen.sh
./configure CXXFLAGS="-fno-omit-frame-pointer" --prefix=/path/to/install/dir
make
make install

接着运行上面的二进制，重新用 memleak 来检查内存泄露，注意这里用 -O 把 libtcmalloc.so 动态库的路径也传递给了 memleak。参数值存在 obj 中，在 attach_uprobe 中用到，指定了要附加 uprobes 或 uretprobes 的二进制对象，可以是要跟踪的函数的库路径或可执行文件。详细文档可以参考 bcc: 4. attach_uprobe。比如下面的调用方法：

# 在 libc 的 getaddrinfo 函数入口打桩，当进入函数时，会调用自定义的 do_entry 函数
b.attach_uprobe(name="c", sym="getaddrinfo", fn_name="do_entry")

注意在前面的示例中，没有指定 -O，默认就是 “c”，也就是用 libc 分配内存。在用 tcmalloc 动态库的时候，这里 attach_uprobe 和 attach_uretprobe 必须要指定库路径：

bpf.attach_uprobe(name=obj, sym=sym, fn_name=fn_prefix + "_enter", pid=pid)
bpf.attach_uretprobe(name=obj, sym=sym, fn_name=fn_prefix + "_exit", pid=pid)

不过工具的输出有点出乎语料，这里竟然没有输出任何泄露的堆栈了：

$ memleak -p $(pgrep main) --combined-only -O /usr/local/lib/libtcmalloc.so
Attaching to pid 1409827, Ctrl+C to quit.
[19:55:45] Top 10 stacks with outstanding allocations:

[19:55:50] Top 10 stacks with outstanding allocations:

明明 new 分配的内存没有释放，为什么 eBPF 的工具检测不到呢？

深入工具实现

在猜测原因之前，先仔细看下 memleak 工具的代码，完整梳理下工具的实现原理。首先能明确的一点是，工具最后的输出部分，是每个调用栈以及其泄露的内存量。为了拿到这个结果，用 eBPF 分别在内存分配和释放的时候打桩，记录下当前调用栈的内存分配/释放量，然后进行统计。核心的逻辑如下：

gen_alloc_enter: 在各种分配内存的地方，比如 malloc, cmalloc, realloc 等函数入口(malloc_enter)打桩(attach_uprobe)，获取当前调用堆栈 id 和分配的内存大小，记录在名为 sizes 的字典中；
gen_alloc_exit2: 在分配内存的函数退出位置(malloc_exit)打桩(attach_uretprobe)，拿到此次分配的内存起始地址，同时从 sizes 字段拿到分配内存大小，记录 (address, stack_info) 在 allocs 字典中；同时用 update_statistics_add 更新最后的结果字典 combined_allocs，存储栈信息和分配的内存大小，次数信息；
gen_free_enter: 在释放内存的函数入口处打桩(gen_free_enter)，从前面 allocs 字典中根据要释放的内存起始地址，拿到对应的栈信息，然后用 update_statistics_del 更新结果字典 combined_allocs，也就是在统计中，减去当前堆栈的内存分配总量和次数。

GDB 堆栈跟踪

接着回到前面的问题，tcmalloc 通过 new 分配的内存，为啥统计不到呢？很大可能是因为 tcmalloc 底层分配和释放内存的函数并不是 malloc/free，也不在 memleak 工具的 probe 打桩的函数内。那么怎么知道前面示例代码中，分配内存的调用链路呢？比较简单的方法就是用 GDB 调试来跟踪，注意编译 tcmalloc 库的时候，带上 debug 信息，如下：

$ ./configure CXXFLAGS="-g -fno-omit-frame-pointer" CFLAGS="-g -fno-omit-frame-pointer"

编译好后，可以用 objdump 查看 ELF 文件的头信息和各个段的列表，验证动态库中是否有 debug 信息，如下：

$ objdump -h /usr/local/lib/libtcmalloc_debug.so.4 | grep debug
/usr/local/lib/libtcmalloc_debug.so.4:     file format elf64-x86-64
 29 .debug_aranges 000082c0  0000000000000000  0000000000000000  000b8c67  2**0
 30 .debug_info   00157418  0000000000000000  0000000000000000  000c0f27  2**0
 31 .debug_abbrev 00018a9b  0000000000000000  0000000000000000  0021833f  2**0
 32 .debug_line   00028924  0000000000000000  0000000000000000  00230dda  2**0
 33 .debug_str    0009695d  0000000000000000  0000000000000000  002596fe  2**0
 34 .debug_ranges 00008b30  0000000000000000  0000000000000000  002f005b  2**0

接着重新用 debug 版本的动态库编译二进制，用 gdb 跟踪进 new 操作符的内部，得到结果如下图。可以看到确实没有调用 malloc 函数。

其实 tcmalloc 的内存分配策略还是很复杂的，里面有各种预先分配好的内存链表，申请不同大小的内存空间时，有不少的策略来选择合适的内存地址。

正常内存泄露分析

前面不管是 glibc 还是 tcmalloc，用 new 来分配内存的时候，memleak 拿到的分析结果都不是很完美。这是因为用 eBPF 分析内存泄露，必须满足两个前提：

编译二进制的时候带上帧指针(frame pointer)，如果有依赖到标准库或者第三方库，也都必须带上帧指针；
实际分配内存的函数，必须在工具的 probe 打桩的函数内，比如 malloc, cmalloc, realloc 等函数；

那么下面就来看下满足这两个条件后，内存泄露的分析结果。修改上面的 leak_lib.cpp 中内存分配的代码：

// int* p = new int[arrSize];
int* p = (int*)malloc(arrSize * sizeof(int));

然后重新编译运行程序，这时候 memleak 就能拿到完整的调用栈信息了，如下：

$ g++ main.cpp leak_lib.cpp -o main -fno-omit-frame-pointer -g
# run main binary here

$ memleak -p $(pgrep main) --combined-only
Attaching to pid 2025595, Ctrl+C to quit.
[10:21:09] Top 10 stacks with outstanding allocations:
	200 bytes in 5 allocations from stack
		LeakLib::slowMemoryLeak()+0x20 [main]
		caller()+0x31 [main]
		main+0x31 [main]
		__libc_start_call_main+0x7a [libc.so.6]
[10:21:14] Top 10 stacks with outstanding allocations:
	400 bytes in 10 allocations from stack
		LeakLib::slowMemoryLeak()+0x20 [main]
		caller()+0x31 [main]
		main+0x31 [main]
		__libc_start_call_main+0x7a [libc.so.6]

如果分配内存的时候用 tcmalloc，也是可以拿到完整的泄露堆栈。

内存火焰图可视化

在我之前的复杂 C++ 项目堆栈保留以及 ebpf 性能分析这篇文章中，用 BCC 工具做 cpu profile 的时候，可以用 FlameGraph 把输出结果转成 CPU 火焰图，很清楚就能找到 cpu 的热点代码。对于内存泄露，我们同样也可以生成内存火焰图。

内存火焰图的生成步骤也类似 cpu 的，先用采集工具比如 BCC 脚本采集数据，然后将采集到的数据转换为 FlameGraph 可以理解的格式，之后就可以使用 FlameGraph 脚本将转换后的数据生成一个 SVG 图像。每个函数调用都对应图像中的一块，块的宽度表示该函数在采样中出现的频率，从而可以识别资源使用的热点。FlameGraph 识别的每行数据的格式通常如下：

[堆栈跟踪] [采样值]
main;foo;bar 58

这里的“堆栈跟踪”是指函数调用栈的一个快照，通常是一个由分号分隔的函数名列表，表示从调用栈底部（通常是 main 函数或者线程的起点）到顶部（当前执行的函数）的路径。而“采样值”可能是在该调用栈上花费的 CPU 时间、内存使用量或者是其他的资源指标。对于内存泄露分析，采样值可以是内存泄露量，或者内存泄露次数。

可惜的是，现在的 memleak 还不支持生成可以转换火焰图的数据格式。不过这里改起来并不难，PR 4766 有实现一个简单的版本，下面就用这个 PR 里的代码为例，来生成内存泄露火焰图。

可以看到这里生成的采集文件很简单，如上面所说的格式：

__libc_start_call_main+0x7a [libc.so.6];main+0x31 [main];caller()+0x31 [main];LeakLib::slowMemoryLeak()+0x20 [main] 480

最后用 FlameGraph 脚本来生成火焰图，如下：

默认开启帧指针

文章最后再来解决下前面留下的一个比较有争议的话题，是否在编译的时候默认开启帧指针。我们知道 eBPF 工具依赖帧指针才能进行调用栈回溯，其实栈回溯的方法有不少，比如：

DWARF: 调试信息中增加堆栈信息，不需要帧指针也能进行回溯，但缺点是性能比较差，因为需要将堆栈信息复制到用户空间来进行回溯；
ORC: 内核中为了展开堆栈创建的一种格式，其目的与 DWARF 相同，只是简单得多，不能在用户空间使用；
CTF Frame：一种新的格式，比 eh_frame 更紧凑，展开堆栈速度更快，并且更容易实现。仍在开发中，不知道什么时候能用上。

所以如果想用比较低的开销，拿到完整的堆栈信息，帧指针是目前最好的方法。既然帧指针这么好，为什么有些地方不默认开启呢？在 Linux 的 Fedora 发行版社区中，是否默认打开该选项引起了激烈的讨论，最终达成一致，在 Fedora Linux 38 中，所有的库都会默认开启 -fno-omit-frame-pointer 编译，详细过程可以看 Fedora wiki: Changes/fno-omit-frame-pointer。

上面 Wiki 中对打开帧指针带来的影响有一个性能基准测试，从结果来看：

带帧指针使用 GCC 编译的内核，速度会慢 2.4%；
使用帧指针构建 openssl/botan/zstd 等库，没有受到显着影响；
对于 CPython 的基准测试性能影响在 1-10%；
Redis 的基准测试基本没性能影响；

当然，不止是 Fedora 社区倾向默认开启，著名性能优化专家 Brendan Gregg 在一次分享中，建议在 gcc 中直接将 -fno-omit-frame-pointer 设为默认编译选项：

• Once upon a tme, x86 had fewer registers, and the frame pointer register was reused for general purpose to improve performance. This breaks system stack walking. • gcc provides -fno-omit-frame-pointer to fix this – Please make this the default in gcc!

此外，在一篇关于 DWARF 展开的论文提到有 Google 的开发者在分享中提到过，google 的核心代码编译的时候都带上了帧指针。