memdump

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

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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：

# 1. 快速诊断（检查日志格式和质量）
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt --diagnose

# 2. 分析所有进程
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt

# 3. 分析特定PID
python3 scripts/memdump_quick.py log.txt 12

# 4. 导出JSON格式
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%

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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）

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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:

1. 确认日志包含memdump输出（搜索PID、Size、Address等关键字）
2. 使用 --diagnose 查看详细信息
3. 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。

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前置条件

必备文件

• 设备日志文件（如 tmp.log, startup.log）

  • 包含 memdump 命令的输出
  • 可包含多个时间点的采样数据
  • 多核系统需包含核心标识信息

• ELF 调试文件（仅深度分析需要）

  • 单核: vela_audio.elf
  • 多核: 每个核心对应的 ELF 文件（如 cpu0_vela.elf, cpu1_vela.elf）
  • 必须包含调试符号（未 stripped）

• addr2line 工具（仅深度分析需要）

  • 标准 binutils: addr2line
  • 或特定架构: xtensa-esp32-elf-addr2line, arm-none-eabi-addr2line

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

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详细文档目录

本skill提供以下详细参考文档：

DATA_COLLECTION.md

• 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

ANALYSIS_GUIDE.md

• 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

PROMPTS.md

• 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

SCRIPTS.md

• 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

BEST_PRACTICES.md

• 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

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典型使用示例

示例1: 快速评估启动后内存

# Step 1: 诊断日志
python3 scripts/memdump_quick.py startup.log --diagnose

# Step 2: 分析目标PID
python3 scripts/memdump_quick.py startup.log 12

示例2: 分析事件前后差异

# 使用memdump_diff.py对比
python3 scripts/memdump_diff.py before_wakeup.log after_wakeup.log

# 或直接提示AI
# "请对比before_wakeup.log和after_wakeup.log，分析L1 wakeup事件对mediad线程的内存影响"

示例3: 检测内存泄漏

# 采集三个时间点
nsh> memdump 12 > baseline.log    # 稳定后
# [执行操作10次]
nsh> memdump 12 > mid.log
# [再执行10次]
nsh> memdump 12 > final.log

# 使用工具检测
python3 scripts/memdump_leak_detect.py baseline.log mid.log final.log

# 或提示AI
# "请分析这三个时间点，检测播放操作是否存在内存泄漏"

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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：

1. 先用 memdump_quick.py 快速评估（1分钟内）
2. 发现问题后用 memdump_parser.py 深度分析（需ELF）
3. 如需追踪趋势用 memdump_leak_detect.py

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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

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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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获取帮助

• 工具使用问题：查看 SCRIPTS.md
• 分析方法问题：查看 ANALYSIS_GUIDE.md
• 常见错误：查看 BEST_PRACTICES.md - 常见问题处理
• Prompt模板：查看 PROMPTS.md