| name | memdump |
| description | Analyzes heap memory usage from NuttX/Vela runtime memdump logs, detects memory leaks, and identifies high-consumption modules. Use when debugging memory issues, tracking heap allocations, comparing memory usage between versions, or optimizing embedded system memory footprint. |
| metadata | {"version":"1.0","target-system":"NuttX/Vela"} |
Memdump Analysis Skill
目标
分析嵌入式系统（NuttX/FreeRTOS）运行时的 heap 内存占用，识别内存泄漏，定位高内存消耗模块，并提供优化建议。
适用场景
- 分析系统启动后各功能模块的内存占用情况
- 检测特定功能（播放/录音/通话）前后的内存变化
- 定位和验证内存泄漏问题
- 对比不同版本的内存使用差异
- 评估内存优化效果
快速开始 ⚡
推荐工具：memdump_quick.py
适用场景：快速评估、热点分析、无需ELF文件的基础统计
核心优势：
- ✅ 自动检测日志格式（支持多种格式）
- ✅ 零配置，完全独立运行
- ✅ 提供诊断模式，显示解析成功率
- ✅ 支持JSON导出
- ✅ <1秒完成分析
基础用法：
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt --diagnose
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt 12
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt 12 --json report.json
输出示例：
PID 12 内存分析
分配次数: 1,827
有效数据: 220.92 KB
管理开销: 42.42 KB
总内存: 263.34 KB
平均分配: 123.8 bytes
Top 10 分配热点 (按大小)
调用地址 次数 总大小 平均 占比
0x10137438 24 70.4 KB 3001.7 B 31.8%
0x10137828 26 44.4 KB 1746.8 B 20.1%
0x10137d96 646 37.0 KB 58.7 B 16.8%
工具选择指南
| 场景 | 推荐工具 | 特点 | ELF要求 |
|---|
| 初步评估 | memdump_quick.py | 快速、无依赖、诊断模式 | ❌ 不需要 |
| 热点分析 | memdump_quick.py | 地址级热点、大小分布 | ❌ 不需要 |
| 源码定位 | memdump_parser.py | 解析为函数名和行号 | ✅ 必需 |
| 泄漏检测 | memdump_leak_detect.py | 多时间点趋势分析 | ✅ 推荐 |
| 版本对比 | memdump_diff.py | 差异分析 | ✅ 推荐 |
分阶段分析流程 🎯
阶段1: 快速评估（1分钟）
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt --diagnose
输出: 格式识别、解析成功率、进程数量
阶段2: 统计分析（2分钟）
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt 12
输出: 内存统计、热点Top 10、大小分布
阶段3: 深度溯源（需要ELF）
python3 scripts/memdump_parser.py log.txt 12 config.json
输出: 源码级定位（函数名、文件:行号）
快速故障排查
问题1: 无法识别日志格式
❌ 错误: 无法识别日志格式
解决方案:
- 确认日志包含memdump输出（搜索PID、Size、Address等关键字）
- 使用
--diagnose 查看详细信息
- 检查日志格式是否匹配支持的格式（见DATA_COLLECTION.md）
问题2: 解析失败率高（>10%）
⚠️ 警告: 失败率偏高，可能存在格式问题
解决方法：通常不影响分析，只要成功率>90%即可。如果成功率<50%，手动检查日志格式。
问题3: 找不到目标PID
❌ 未找到PID 12的数据
解决方案：先不指定PID，查看所有进程列表，确认PID是否正确。
前置条件
必备文件
支持的日志格式
工具自动检测以下格式：
格式1: Vela标准格式（带Sequence）
PID Size Overhead Sequence Address Backtrace
12 424 20 781103 0x255b6a0 0x115d1136 0x115b62ba ...
格式2: 带时间戳和核心标识
[01/30 02:18:32.751630] [ 7] [ap] 12 56 24 0x202d27a8 0x101382d6
格式3: NuttX简化格式
12 424 20 0x255b6a0 0x115d1136 0x115b62ba
详细文档目录
本skill提供以下详细参考文档：
- 使用minicom/picocom采集日志
- memdump命令详细使用方法
- 多核系统日志采集策略
- 日志格式详细说明
- 多核日志识别方法
- 场景一：基础Heap分析
- 场景二：事件前后差异对比
- 场景三：内存泄漏调试完整流程
- 泄漏模式识别（事件处理、错误路径、循环引用、缓存增长）
- 泄漏定位和验证方法
- 基础分析Prompt模板
- 差异对比Prompt模板
- 泄漏检测Prompt模板（初步/深度/多时间点）
- Backtrace批量解析模板
- 单核/多核场景示例
- memdump_parser.py详细说明
- memdump_diff.py使用方法
- memdump_leak_detect.py泄漏检测
- memdump_quick.py快速分析
- 配置文件编写指南
- 数据采集最佳实践
- 分析策略建议
- 工具选择策略
- 与AI协作技巧
- 泄漏验证checklist
- 优化建议
- 常见问题完整解决方案
典型使用示例
示例1: 快速评估启动后内存
python3 scripts/memdump_quick.py startup.log --diagnose
python3 scripts/memdump_quick.py startup.log 12
示例2: 分析事件前后差异
python3 scripts/memdump_diff.py before_wakeup.log after_wakeup.log
示例3: 检测内存泄漏
nsh> memdump 12 > baseline.log
nsh> memdump 12 > mid.log
nsh> memdump 12 > final.log
python3 scripts/memdump_leak_detect.py baseline.log mid.log final.log
工具性能对比
| 工具 | 分析速度 | 依赖要求 | 输出格式 | 适用场景 |
|---|
| memdump_quick.py | <1秒 | 无 | 文本+JSON | 快速评估、热点分析 |
| memdump_parser.py | 数十秒 | ELF+addr2line | 文本 | 源码定位 |
| memdump_leak_detect.py | 数十秒 | ELF+addr2line | 文本 | 泄漏检测 |
| memdump_diff.py | 数十秒 | ELF+addr2line | 文本 | 版本对比 |
推荐工作流：
- 先用 memdump_quick.py 快速评估（1分钟内）
- 发现问题后用 memdump_parser.py 深度分析（需ELF）
- 如需追踪趋势用 memdump_leak_detect.py
脚本位置
所有分析脚本位于 scripts/ 目录下：
scripts/memdump_quick.py - 快速分析（无依赖）scripts/memdump_parser.py - 解析器（需ELF）scripts/memdump_diff.py - 差异对比scripts/memdump_leak_detect.py - 泄漏检测scripts/analyze.sh - 快速启动脚本scripts/multi_core_config.json - 多核配置示例
进阶主题
多核系统分析
多核系统（如ARM+Xtensa双核）需要特殊处理，包括：
- 核心识别策略（日志前缀、地址范围、任务名称）
- 配置文件编写
- ELF文件和工具链映射
详见 DATA_COLLECTION.md - 多核日志识别
内存泄漏调试
完整的泄漏调试流程包括：
- 采样策略设计
- 多时间点对比
- Backtrace分组检测（关键方法）
- 泄漏模式识别
- 源码定位和修复
- 验证修复效果
详见 ANALYSIS_GUIDE.md - 场景三：内存泄漏调试
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