Profilage mémoire statistique à faible surcharge dans PyPy : intégration de VMProf et du GC

Cet article de blog décrit une nouvelle approche du profilage mémoire statistique à faible surcharge pour PyPy. Au lieu d'enregistrer chaque allocation, il échantillonne chaque n-ième octet alloué, intégrant intelligemment la logique d'échantillonnage dans la vérification de l'allocateur de pointeur de collision du garbage collector (GC) de PyPy. Cela garantit que le chemin rapide reste identique avec et sans échantillonnage mémoire, minimisant la surcharge. Des expériences démontrent de bonnes performances pour différents taux d'échantillonnage, offrant un contrôle plus précis et une surcharge moindre pour le profilage mémoire.