不能。std::memory_resource仅抽象分配行为，不内置性能数据采集功能；需继承并重写do_allocate/do_deallocate手动埋点，注意避免递归分配、合理处理线程安全与调用栈开销，并显式使用std::pmr容器及polymorphic_allocator绑定资源。
std::memory_resource 能不能直接用于性能分析？
不能。它本身不采集耗时、调用栈或分配大小分布，只是一个内存分配行为的抽象接口——std::memory_resource 只负责把 allocate() 和 deallocate() 的控制权交给你，真正的性能数据得靠你手动埋点。想靠它“开箱即用”做 profiling，会发现什么指标都看不到。
如何用派生类实现轻量级分配跟踪？
最常用做法是继承 std::pmr::memory_resource，重写 do_allocate() 和 do_deallocate()，在其中记录时间、大小、调用位置等信息。关键注意点：
- 避免在跟踪逻辑里再触发
std::pmr分配（比如用std::vector记日志），否则会无限递归或崩溃；推荐用预分配的环形缓冲区或原子计数器 - 用
__builtin_return_address(0)或backtrace()获取调用栈代价高，线上慎用；开发期可配合std::source_location::current()（C++20）快速标定来源 - 多线程下必须同步：
std::atomic适合计数，但记录详细日志建议用无锁队列或 per-thread 缓冲区
class TracingResource : public std::pmr::memory_resource {
std::atomic_size_t total_allocated_{0};
std::atomic_size_t allocation_count_{0};
protected:
void* do_allocate(size_t bytes, size_t alignment) override {
auto ptr = std::pmr::new_delete_resource()->allocate(bytes, alignment);
totalallocated += bytes;
allocationcount++;
return ptr;
}
void do_deallocate(void* p, size_t bytes, size_t alignment) override {
std::pmr::new_delete_resource()->deallocate(p, bytes, alignment);
}public:
size_t total_bytes() const { return totalallocated.load(); }
size_t count() const { return allocationcount.load(); }
};
怎么让容器实际走你的 tracking resource？
不是所有容器都默认支持 std::pmr，必须显式使用 std::pmr:: 版本，并传入 resource 实例。常见错误：
- 写了
std::vector，但没绑定 resource → 默认走> std::pmr::new_delete_resource()，你的派生类完全不生效 - 用
std::pmr::string却忘了它的内部 buffer 也走 resource，但子对象（如std::pmr::vector）若未统一 resource，会混用默认分配器 - RAII 对象生命周期内 resource 被销毁（比如局部
TracingResource），后续容器操作会 crash
正确做法是用 std::pmr::unsynchronized_pool_resource 或自定义 resource 构造全局或作用域稳定的实例，并通过 std::pmr::polymorphic_allocator 传播：
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TracingResource tracer; std::pmr::polymorphic_allocatoralloc(&tracer); std::pmr::vector v(alloc); v.resize(1000); // 这次分配会被 tracer 统计
和现有 profiler 工具（如 Valgrind、Perf）的关系？
std::memory_resource 是侵入式、应用层的跟踪手段，和系统级工具互补而非替代：
- Valgrind 的
massif能看整体堆趋势，但无法区分 STL 容器 vs 手动new，也看不到 C++20std::pmr上下文 - Linux
perf record -e mem-loads,mem-stores捕获硬件事件，但不关联代码路径；而你自定义的TracingResource可以打上std::source_location标签，精准定位到某行v.push_back() - 真正上线压测时，
std::memory_resource跟踪的开销可能比mallochook 还低——因为绕过了 libc 的 mutex 和 metadata 查找，只多几条原子指令
复杂点在于：resource 是 per-allocator 绑定的，一个程序里可能同时存在 std::pmr::vector、std::vector（用默认分配器）、裸 new，三者必须用不同机制覆盖，才能得到完整视图。
