Online Memory Leak Checker

Détecte et analyse les fuites de mémoire dans les applications actives pour identifier les sources probables et améliorer la stabilité.

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À propos de cet outil

L'outil analyse le comportement de la mémoire à l'exécution pour identifier une croissance du heap insoutenable et des objets retenus longtemps après la collecte des déchets. Il cible des environnements Web et serveur courants (Node.js, Python, JVM) et est utile pour les ingénieurs de performance, les SRE et les développeurs lors des tests de charge, des exécutions de performance en staging ou des scénarios de vieillissement post-déploiement.
Le mécanisme principal combine l'allocation traçable optionnelle, les séries temporelles d'utilisation du heap et les métriques de rétention. Il calcule un leak_score (0–100) et met en évidence des types ou modules suspects avec des données à l'appui telles que la croissance de pointe, le temps de rétention et des allocations représentatives. Il prend en charge les modes échantillonnage et trace complet et peut exporter des traces pour une analyse externe.
Flux de travail : sélectionner l'environnement d'exécution, la durée et la granularité de la collecte des données ; lancer l'analyse ; examiner un rapport structuré avec un résumé, des détails par suspect et des options d'exportation. Le résultat est conçu pour l'intégration CI via JSON/CSV et pour les rapports destinés aux parties prenantes via un rapport formaté.
Valeur unique : analyse en ligne non intrusive sur plusieurs environnements d'exécution, évolutive pour des services de longue durée et des seuils ajustables pour s'adapter à la performance de base. Cas d'utilisation typiques : détection des fuites lors de tests de charge, tests de régression, planification de capacité et stabilisation post déploiement.

Comment utiliser

  1. Fournissez les entrées : sélectionnez runtime_env, duration_sec et paramètres optionnels tels que sampling_rate et memory_limit_mb.
  2. Choisissez le mode de collecte des données : échantillonnage ou traces d'allocation complètes (si pris en charge par l'environnement d'exécution).
  3. Lancez l'analyse : démarrez le profilage et laissez la collecte de données se terminer.
  4. Examinez les sorties : le leak_score, les principaux suspects et les options d'exportation pour CI ou reporting.
  5. Exportez ou intégrez : téléchargez JSON/CSV ou poussez les résultats vers votre système de surveillance.
How to use online memory leak checker

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

Que représente le leak_score ?
Le leak_score est une échelle de 0 à 100 indiquant la probabilité et la sévérité des fuites mémoire basé sur la croissance soutenue du heap, les motifs de rétention GC et l'analyse des séries temporelles. Des scores plus élevés indiquent des signaux de fuite plus forts et des indications de priorité.
Est-il possible de profiler plusieurs environnements d'exécution en une seule exécution ?
Oui, l'outil prend en charge le profilage multilingue via des adaptateurs d'exécution. Chaque environnement pris en charge est analysé avec ses propres métriques de base et de rétention, et des rapports inter-environnements peuvent être générés lors de l'export des résultats combinés.
Le profiling nécessite-t-il une instrumentation du code ?
Le profilage peut fonctionner en mode échantillonnage avec un faible coût en overhead et sans instrumentation invasive. Le traçage complet des allocations peut nécessiter l’activation de hooks spécifiques à l’environnement d’exécution, ce qui augmente l’overhead mais offre des données plus riches.
Cet outil est-il adapté aux environnements de production ?
Oui, il est conçu pour des environnements proches de la production et des services de longue durée. Il offre un échantillonnage ajustable, des options de collecte de données sûres et des formats d’export compatibles avec les pipelines CI et les dashboards de production.

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