ネイティブまたは Python* ターゲットのメモリー消費解析で収集されたデータを調査して、最もメモリーを消費する関数を特定して、スタック割り当てとソースを解析します。
[サマリー] ウィンドウから開始して、メモリーを最も消費する関数のリストを表示します。
例えば、foo 関数は、メモリー消費メトリックが最も高く、最適化の候補であると考えられます。
さらに詳しく調査するには、[ボトムアップ] タブに切り替えて、経時的なメモリー消費量の分布を調べます。[タイムライン] ペインのピーク値に注目し、注目する時間範囲を選択して右クリックして、[選択してフィルターイン] コンテキスト・メニューを使用し、この範囲で実行されるプログラム単位 (関数、モジュール、プロセスなど) をフィルターインします。
上記の例では、python* foo 関数は、右にある [コールスタック] ペインに表示されるコールツリーで 915,310,048 バイトのメモリーを割り当てていますが、817,830,048 バイトしか解放していません。92MB は、潜在的なメモリーリークを通知する最大割り当て/解放デルタ値です。foo 関数をクリックすると、ソースビューが開き、最大メモリーを割り当てているコード行がハイライト表示されます。メモリーリークの原因を特定するため、より深いコード解析にこの情報を使用します。