PyPy의 저오버헤드 통계적 메모리 프로파일링: VMProf 및 GC 통합

이 블로그 게시물에서는 PyPy를 위한 저오버헤드 통계적 메모리 프로파일링의 새로운 접근 방식을 설명합니다. 모든 메모리 할당을 기록하는 대신, n번째 할당된 바이트마다 샘플링하여 PyPy의 가비지 컬렉터(GC)의 범프 포인터 할당자 검사에 샘플링 로직을 효과적으로 통합합니다. 이를 통해 메모리 샘플링을 사용하든 사용하지 않든 고속 경로가 동일하게 유지되어 오버헤드가 최소화됩니다. 실험 결과 다양한 샘플링 비율에서 우수한 성능을 보이며 메모리 프로파일링에서 보다 정밀한 제어와 낮은 오버헤드를 제공합니다.