OpenCV中的内存泄漏检测

来源：互联网发布：java职位描述怎么写编辑：程序博客网时间：2024/05/16 10:57

内存泄漏时程序开发中经常遇到的问题. 而且出现内存泄漏很难检测,
但是其导致的结果却是灾难性的. 这里讲一下opencv中内存泄漏检测
的一些技巧.

OpenCV中关于内存管理主要涉及到以下3个函数:

CV_IMPL void  cvSetMemoryManager( CvAllocFunc alloc_func, CvFreeFunc free_func, void* userdata );CV_IMPL void* cvAlloc( size_t size );CV_IMPL void  cvFree_( void* ptr );

还有一个对应cvFree_的宏:

#define cvFree(ptr) (cvFree_(*(ptr)), *(ptr)=0)

宏cvFree的用处是在释放ptr指针对应的内存后, 将ptr设置为NULL.

这里我们先做个假设: opencv中所有的内存分配和释放都是通过cvAlloc和cvFree合作完成的.
如果你使用cvAlloc分配一个内存, 然后用delete来是释放内存是错误的(切记)!!!

因此, 如果我们能够跟踪到cvAlloc/cvFree的调用流程, 就可以分析内存泄漏的情况了.

一般情况下, 一个cvAlloc分配的内存最终必然要对应cvFree来释放, 如果cvAlloc/cvFree不是
匹配出现, 那么可以认为出现了内存泄漏.

为此, 我们需要定义自己的内存管理函数, 然后通过cvSetMemoryManager装载到opencv中.
内存管理函数的类型如下:

typedef void* (CV_CDECL *CvAllocFunc)(size_t size, void* userdata);typedef int (CV_CDECL *CvFreeFunc)(void* pptr, void* userdata);

其中的userdata是用户通过cvSetMemoryManager来设置的. 我们可以简单的吧userdata当作一个
容器指针, 在每次执行我们自己的alloc_func/free_func函数时, 将内存的分配/释放情况记录到
userdata对应的容器.

为此, 我自己简单设计了一个MemTracker类:

#ifndef OPENCV_MEM_TRACKER_H#define OPENCV_MEM_TRACKER_H#include <stdio.h>#include <vector>// 内存泄漏追踪class MemTracker{public:   MemTracker(void);   ~MemTracker(void);private:   // 登记分配/释放的内存   void regAlloc(void *ptr, size_t size);   void regFree(void *ptr);   // 输出泄漏的内存   int output(FILE* fp=stderr);private:      // 分配内存   static void* alloc_func(size_t size, void *userdata);   // 释放内存   static int free_func(void *ptr, void *userdata);private:   struct Ptr   {      void *ptr;      // 内存地址      size_t size;   // 内存大小      Ptr(void *ptr, size_t size)      {         this->ptr = ptr;         this->size = size;      }   };   // 记录当前使用中的内存   std::vector<Ptr>   m_memTracker;};#endif   // OPENCV_MEM_TRACKER_H

类的实现如下:

#include "MemTracker.h"#include <assert.h>#include <cv.h>MemTracker::MemTracker(void){   // 注册管理函数   cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this);}MemTracker::~MemTracker(void){   // 取消管理函数   cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);   // 输出结果   this->output();}// 登记分配/释放的内存void MemTracker::regAlloc(void *ptr, size_t size){   m_memTracker.push_back(Ptr(ptr, size));}void MemTracker::regFree(void *ptr){   int i;   for(i = 0; i < m_memTracker.size(); ++i)   {      // 删除记录      if(m_memTracker[i].ptr == ptr)      {         m_memTracker[i] = m_memTracker[m_memTracker.size()-1];         m_memTracker.pop_back();         return;      }   }}// 输出泄漏的内存int MemTracker::output(FILE* fp){   int n = m_memTracker.size();   int i;   for(i = 0; i < n; ++i)   {      fprintf(fp, "%d: %p, %u\n", i, m_memTracker[i].ptr, m_memTracker[i].size);   }   return n;}// 分配内存void* MemTracker::alloc_func(size_t size, void *userdata){   assert(size > 0 && userdata != NULL);   // 分配内存   void *ptr = malloc(size);   if(!ptr) return NULL;   // 登记   MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;   tracker->regAlloc(ptr, size);   //   return ptr;}// 释放内存int MemTracker::free_func(void *ptr, void *userdata){   assert(ptr != NULL && userdata != NULL);   // 释放内存   free(ptr);   // 登记   MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;   tracker->regFree(ptr);   // CV_OK == 0   return 0;}

MemTracker在构造的时候会注册自己的内存管理函数, 在析构的时候会输出没有被释放的内存.
下面我们编写一个测试程序:

#include <cv.h>#include <highgui.h>#include "MemTracker.h"int main(){   MemTracker mem;   IplImage *img = cvLoadImage("lena.jpg", 1);   if(!img) return -1;   // 没有释放img内存   // cvReleaseImage(&img);   return 0;}

在main函数退出的时候mem会被析构, 然后输出内存的泄漏情况. 下面是在我的电脑上测试的结果:

OK, 先说到这里吧, 下次再补充...

前面我们已经解决了内存泄漏的检测, 但是在出现内存泄漏的时候我们怎么才能
跟踪到出现内存泄漏的代码呢? 如果能够调试到没有被释放内存对应的cvAlloc函数就好了.

这个我们可以通过m_memTracker[i].ptr来比较内存的地址来检测, 例如在alloc_func中
添加以下代码, 然后设置断点:

// 检测00C750C0内存if(ptr == (void*)00C750C0){    // 设置断点}

但是这个方法可能还有缺陷. 因为每次运行程序的时候, 内存的布局可能是有区别的.
最好的方法是把cvAlloc的调用顺序记录下来.

变动的部分代码:

class MemTracker{   struct Ptr   {      void *ptr;      // 内存地址      size_t size;   // 内存大小      int   id;      Ptr(void *ptr, size_t size, int id)      {         this->ptr = ptr;         this->size = size;         this->id = id;      }   };   // 记录当前使用中的内存   std::vector<Ptr>   m_memTracker;   // alloc_func对应的编号   int               m_id;};MemTracker::MemTracker(void){   m_id = 0;   // 注册管理函数   cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this);}void MemTracker::regAlloc(void *ptr, size_t size){   // 每次记录一个新的m_id   m_memTracker.push_back(Ptr(ptr, size, m_id++));}// 输出泄漏的内存int MemTracker::output(FILE* fp){   int n = m_memTracker.size();   int i;   for(i = 0; i < n; ++i)   {      fprintf(fp, "%d: %p, %u\n", m_memTracker[i].id, m_memTracker[i].ptr, m_memTracker[i].size);   }   return n;}

以后就可以根据m_memTracker[i].id来设置断点跟踪调试. 因为每次运行程序的时候, cvAlloc的调用次序是不变
的, 因此可以认为每次cvAlloc对应的id也是不变的. 这样就可以根据id来追踪出现内存泄漏的cvAlloc了.

对于"OpenCV扩展库", 可以将MemTracker直接集成到CvxApplication中, 这样就可以默认进行内存泄漏检测了.
内存检测先说到这里, 下一节我会简要分析一下OpenCV的cvAlloc等源代码

前面的帖子中我们已经讨论了cvAlloc/cvFree_/cvSetMemoryManager等函数的使用技巧.
下面开始分析OpenCV中以上函数的实现代码. 我觉得如果在阅读代码之前, 如果能对函数的
用法有个基本的认识, 那么对于分析源代码是很有帮助的.

CV_IMPL  void*  cvAlloc( size_t size ){    void* ptr = 0;        CV_FUNCNAME( "cvAlloc" );    __BEGIN__;    if( (size_t)size > CV_MAX_ALLOC_SIZE )        CV_ERROR( CV_StsOutOfRange,                  "Negative or too large argument of cvAlloc function" );    ptr = p_cvAlloc( size, p_cvAllocUserData );    if( !ptr )        CV_ERROR( CV_StsNoMem, "Out of memory" );    __END__;    return ptr;}

从代码我们可以直观的看出, cvAlloc分配的内存不得大于CV_MAX_ALLOC_SIZE, 即使是使用我们
自己的内存管理函数也会有这个限制.

然后通过p_cvAlloc对应的函数指针对应的函数来分配内存. p_cvAlloc是一个全局static变量, 对应的
还有p_cvFree和p_cvAllocUserData, 分别对应释放内存函数和用户数据. 它们的定义如下:

// pointers to allocation functions, initially set to defaultstatic CvAllocFunc p_cvAlloc = icvDefaultAlloc;static CvFreeFunc p_cvFree = icvDefaultFree;static void* p_cvAllocUserData = 0;

默认的内存管理函数分别为icvDefaultAlloc和icvDefaultFree(icv开头的表示为内部函数), 用户数据指针为空.

继续跟踪默认的内存分配函数icvDefaultAlloc, 代码如下:

static void*icvDefaultAlloc( size_t size, void* ){    char *ptr, *ptr0 = (char*)malloc(        (size_t)(size + CV_MALLOC_ALIGN*((size >= 4096) + 1) + sizeof(char*)));    if( !ptr0 )        return 0;    // align the pointer    ptr = (char*)cvAlignPtr(ptr0 + sizeof(char*) + 1, CV_MALLOC_ALIGN);    *(char**)(ptr - sizeof(char*)) = ptr0;    return ptr;}

内部使用的是C语言中的malloc函数, 在分配的时候多申请了CV_MALLOC_ALIGN*((size >= 4096) + 1) + sizeof(char*)
大小的空间. 多申请空间的用处暂时先不分析.

下面的cvAlignPtr函数用于将指针对其到CV_MALLOC_ALIGN边界, 对于我们常规的PC来说是32bit, 也就是4字节.
cvAlignPtr函数在后面会详细讨论.

下面语句将ptr0记录到(ptr - sizeof(char*)), 可以把它看作一个指针. 最后返回ptr.
细心的朋友可能会发现, 前面malloc分配的是ptr0, 现在返回的却是ptr, 这个是为什么呢?

这个的原因还是先放下(我也不懂), 但是返回ptr而不返回ptr0带来的影响至少有2个:

1. 返回的ptr指针不能通过C语言的free函数释放(这也是cvAlloc/cvFree必须配对使用的原因).
2. 在cvFree的时候, 可以根据(ptr - sizeof(char*))对应的值来检测该内存是不是由icvDefaultAlloc申请.

这样应该说可以增加程序的健壮性, icvDefaultFree可以不傻瓜似的对于任何指针都进行释放.

下面来看看cvAlignPtr函数:

CV_INLINE void* cvAlignPtr( const void* ptr, int align=32 ){    assert( (align & (align-1)) == 0 );    return (void*)( ((size_t)ptr + align - 1) & ~(size_t)(align-1) );}

该函数的目的主要是将指针ptr调整到align的整数倍

其中align必须为2的幂, assert语言用于该检测. 语句(align & (align-1))
一般用于将align的最低的为1的bit位设置为0. 如果为2的幂那么就只有1个为1
的bit位, 因此语句(x&(x-1) == 0)可以完成该检测.

return语句简化后为 (ptr+align-1)&~(align-1), 等价于((ptr+align-1)/align)*align.
就是找到不小于ptr, 且为align整数倍的最小整数, 这里对应为将指针对其到4字节(32bit).

cvFree_函数和cvAlloc类似, 就不详细分析了:

CV_IMPL  void  cvFree_( void* ptr ){    CV_FUNCNAME( "cvFree_" );    __BEGIN__;    if( ptr )    {        CVStatus status = p_cvFree( ptr, p_cvAllocUserData );        if( status < 0 )            CV_ERROR( status, "Deallocation error" );    }    __END__;}

p_cvFree默认值为icvDefaultFree:

static inticvDefaultFree( void* ptr, void* ){    // Pointer must be aligned by CV_MALLOC_ALIGN    if( ((size_t)ptr & (CV_MALLOC_ALIGN-1)) != 0 )        return CV_BADARG_ERR;    free( *((char**)ptr - 1) );    return CV_OK;}

最后我们简要看下cvSetMemoryManager函数, 它主要用来设置用户自己定义的内存管理函数:

CV_IMPL void cvSetMemoryManager( CvAllocFunc alloc_func, CvFreeFunc free_func, void* userdata ){    CV_FUNCNAME( "cvSetMemoryManager" );    __BEGIN__;    // 必须配套出现        if( (alloc_func == 0) ^ (free_func == 0) )        CV_ERROR( CV_StsNullPtr, "Either both pointers should be NULL or none of them");    p_cvAlloc = alloc_func ? alloc_func : icvDefaultAlloc;    p_cvFree = free_func ? free_func : icvDefaultFree;    p_cvAllocUserData = userdata;    __END__;}

如果函数指针不为空, 则记录到p_cvAlloc和p_cvFree指针, 如果为空则恢复到默认的内存管理函数.
需要注意的是if语句的条件(alloc_func == 0) ^ (free_func == 0), 只有当2个函数1个为NULL, 1个
不为NULL的时候才会出现, 出现这个的原因是内存管理函数的分配和释放函数不匹配了, 这个是不允许的.

因此, 我们需要设置自己的内存管理函数, 就需要同时指定alloc_func和free_func函数, 清空的时候
则把2个参数都设置NULL就可以了.

今天再来补充一个小技巧 :mrgreen:

我们前面通过cvSetMemoryManager函数来重新设置了自己的内存管理函数.
但是前面也说到过, 如果cvAlloc/cvFree覆盖的周期和MemTracker相交, 那么
内存会出现错误.

即,

1. 原来OpenCV默认函数分配的内存可能使用我们自己的cvFree函数来释放.
2. 我们自己定义的cvAlloc分配的内存可能使用原来OpenCV默认的函数来释放.

这都会造成错误!

其实我们定义的目的只是要统计内存的使用情况, 我们并不想真的使用自己的函数的管理
OpenCV的内存. 道理很简单, OpenCV的内存经过优化, 对齐到某个字节, 效率更好.

如果能获取OpenCV原始的内存管理函数就好了, 但是没有这样的函数!!!

但是, 我们任然有方法来绕过这个缺陷.

我们可以在MemTracker::alloc_func函数进入之后, 在用cvSetMemoryManager恢复原来的
内存管理函数, 这样我们统计目的也达到了, 而且还是用了OpenCV本身的函数来分配内存.

代码如下:

void* MemTracker::alloc_func(size_t size, void *userdata){   assert(size > 0 && userdata != NULL);      // 取消管理函数   cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);      // 用OpenCV的方式分配内存   void *ptr = cvAlloc(size);   // 登记   if(ptr)   {      MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;      tracker->regAlloc(ptr, size);   }   // 重新注册注册管理函数   cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, userdata);   return ptr;}

MemTracker::free_func的方法和上面类似, 就不贴代码了.

以后我们就可以透明的使用MemTracker了, 不管MemTracker对象在那个地方定义,
它对OpenCV的内存管理都不会有影响.

前面的方法虽然使得CvxMemTracker可以在任何地方使用, 但是可能带来理解的难度.

因为在cvAlloc之后进入的是 MemTracker::alloc_func, 但是在这个函数中又调用了cvAlloc!
这看起来很像一个无穷递归调用!!

但是实际的运行结果却没有出现无穷递归导致的栈溢出情形. 仔细分析就知道原理了:

1. 定义MemTracker对象

中间调用了 cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this); 函数,
设置 MemTracker::alloc_func 为分配函数.

2. 调用cvAlloc

内部执行到 MemTracker::alloc_func, 依次执行

   // 取消管理函数      cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);

此刻, 分配函数又恢复为OpenCV的icvDefaultAlloc函数.
执行

   // 用OpenCV的方式分配内存      void *ptr = cvAlloc(size);      // 登记      if(ptr)   {      CvxMemTracker *tracker = (CvxMemTracker*)userdata;      tracker->regAlloc(ptr, size);   }

这里的cvAlloc函数内部调用的是icvDefaultAlloc函数, 并不是MemTracker::alloc_func !!
就是这里了, alloc_func内部虽然调用了cvAlloc, 但是没有执行到alloc_func.

因此alloc_func不会出现递归.

最新的代码可以参考下面:
http://opencv-extension-library.googlec ... mTracker.h
http://opencv-extension-library.googlec ... racker.cpp