refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,190 @@
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id: wiki-2026-0508-메모리-누수-memory-leaks
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title: 메모리 누수(Memory Leaks)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Memory Leak, Heap Leak, Leak Detection]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [memory, debugging, performance, gc, profiling]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: C/C++/Java/JS/Python
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framework: Valgrind/ASan/Heaptrack/Chrome DevTools
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# 메모리 누수(Memory Leaks)
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## 매 한 줄
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> **"매 alive 인데 매 unused, 매 unused 인데 매 free X"**. 매 manual mem (C/C++) 의 free 누락, 매 GC mem (Java/JS) 의 unintended retention. 매 long-running process 의 매 가장 흔한 incident, 매 2026 도구는 매 ASan/heaptrack/V8 heap snapshot/JFR + AI-assisted root cause.
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## 매 핵심
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### 매 두 의미
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- **매 Manual leak**: 매 free X — 매 OS 가 매 process 종료 시 매 회수.
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- **매 GC leak**: 매 root 에서 매 reachable 이지만 매 logically dead — 매 unintended retention.
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### 매 흔한 원인
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1. 매 Cache 의 unbounded growth.
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2. 매 Listener / observer 의 unsubscribe 누락.
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3. 매 Closure 의 unintended capture (JS).
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4. 매 Static collection (HashMap) 의 누적.
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5. 매 ThreadLocal 의 cleanup 누락 (JVM/web).
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6. 매 Native handle (file/socket) 의 close 누락.
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7. 매 Circular ref + RC (Python before GC, Swift, ObjC ARC).
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### 매 detection 의 axes
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- 매 Symptom: 매 RSS 증가, 매 OOM, 매 GC 빈도 ↑, 매 latency drift.
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- 매 Tool: 매 sampling profiler, 매 heap snapshot, 매 allocation tracking.
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## 패턴
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### C++ Valgrind
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```bash
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g++ -g -O0 main.cpp -o app
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valgrind --leak-check=full --show-leak-kinds=all --track-origins=yes ./app
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# 매 "definitely lost" 의 우선 fix
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```
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### C++ AddressSanitizer + LeakSanitizer
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```bash
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g++ -fsanitize=address,leak -g main.cpp -o app
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ASAN_OPTIONS=detect_leaks=1 ./app
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```
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### C++ RAII (matter of design)
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```cpp
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class FileHandle {
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FILE* f;
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public:
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||||
explicit FileHandle(const char* p) : f(fopen(p, "r")) {}
|
||||
~FileHandle() { if (f) fclose(f); }
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||||
FileHandle(const FileHandle&) = delete;
|
||||
FileHandle& operator=(const FileHandle&) = delete;
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||||
};
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||||
// 매 std::unique_ptr / std::shared_ptr 가 매 default
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```
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### JS — listener 누락
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```javascript
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// 매 BAD — node 가 떠도 listener 가 retain
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function attach(el) {
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const handler = () => doStuff(el);
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||||
el.addEventListener("click", handler);
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||||
}
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||||
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||||
// 매 GOOD
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||||
function attach(el) {
|
||||
const handler = () => doStuff(el);
|
||||
el.addEventListener("click", handler);
|
||||
return () => el.removeEventListener("click", handler);
|
||||
}
|
||||
```
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||||
### JS — closure 의 unintended capture
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||||
```javascript
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// 매 BAD — 매 huge 가 매 outer scope 에 retained
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||||
function setup() {
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||||
const huge = new Array(1e7).fill(0);
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||||
const small = huge[0];
|
||||
return () => small;
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||||
}
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||||
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||||
// 매 GOOD
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||||
function setup() {
|
||||
const small = (() => {
|
||||
const huge = new Array(1e7).fill(0);
|
||||
return huge[0];
|
||||
})();
|
||||
return () => small;
|
||||
}
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||||
```
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||||
### Java — static map leak
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||||
```java
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||||
// 매 BAD
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||||
public class Cache {
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||||
static final Map<Key, Value> M = new HashMap<>();
|
||||
}
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||||
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// 매 GOOD — Caffeine size cap + eviction
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import com.github.benmanes.caffeine.cache.*;
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||||
Cache<Key, Value> c = Caffeine.newBuilder()
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||||
.maximumSize(10_000).expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(10)).build();
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```
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||||
### Java heap dump + MAT
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```bash
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||||
jcmd <pid> GC.heap_dump /tmp/heap.hprof
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# 매 Eclipse MAT 에서 dominator tree / leak suspect
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```
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### Chrome DevTools — heap snapshot diff
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```text
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1. baseline snapshot
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2. suspect action 반복 (e.g. open/close modal x10)
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3. second snapshot
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4. "Comparison" mode, 매 retained 증가 식별
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5. retainer chain 의 root 추적
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```
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### Python tracemalloc
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```python
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import tracemalloc
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tracemalloc.start(25)
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||||
snap1 = tracemalloc.take_snapshot()
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||||
# ... 매 action 반복 ...
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||||
snap2 = tracemalloc.take_snapshot()
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||||
for stat in snap2.compare_to(snap1, 'lineno')[:10]:
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||||
print(stat)
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```
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### Linux heaptrack (C/C++ low-overhead)
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```bash
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heaptrack ./app
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||||
heaptrack_gui heaptrack.app.<pid>.gz
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```
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## 매 결정 기준
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| Stack | Tool |
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|---|---|
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| C/C++ dev | ASan + LeakSanitizer |
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| C/C++ prod | heaptrack / jemalloc profiler |
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| Java | JFR + heap dump + MAT |
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| Node.js | --inspect + Chrome heap snapshot |
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| Browser | DevTools Memory tab |
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| Python | tracemalloc / objgraph / memray |
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| Go | pprof (heap profile) |
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**기본값**: 매 first symptom = RSS chart, 매 second = heap snapshot diff, 매 third = retainer/dominator analysis.
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## Graph
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- 부모: [[Memory Management]] · [[Performance]]
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- 응용: [[Cache Eviction]] · [[WeakRef]]
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- Adjacent: [[Garbage Collection]] · [[Reference Counting]] · [[RAII]] · [[OOM]]
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## LLM 활용
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**언제**: 매 leak 패턴 식별, 매 fix 제안 (RAII, weak ref, eviction policy), 매 heap dump 분석 hint.
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**언제 X**: 매 production heap 의 직접 access, 매 sensitive customer data dump.
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## 안티패턴
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- **매 OOM 시 -Xmx ↑**: 매 leak 을 매 늦출 뿐.
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- **매 try/finally 없는 close**: 매 try-with-resources / RAII / context manager 사용.
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- **매 Strong cache without eviction**: Caffeine / LRU.
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- **매 Listener pattern 의 no unsubscribe**: weakRef / dispose.
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- **매 GC tuning 으로 leak 감추기**: root cause X.
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## 검증 / 중복
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- Verified: Valgrind manual, ASan docs, V8 blog, JFR docs, tracemalloc PEP, heaptrack docs.
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- 신뢰도 A.
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## Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — leak detection per-stack/anti-patterns/RAII 작성 |
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Reference in New Issue
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