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星鸿娱乐:nodeJs内存泄漏问题详解

  

[nodejs,内存泄漏,node,内存泄漏问题]nodeJs内存泄漏问题详解

  

之前一次偶然机会发现,react 在server渲染时,当NODE_ENV != production时,会导致内存泄漏。具体issues: 。随着node,react同构等技术地广泛运用,node端内存泄漏等问题应该引起我们的重视。为什么node容易出现内存泄漏以及出现之后应该如何排查,下面通过一个简单的介绍以及例子来说明。

  

  

首先,node是基于v8引擎基础上,其内存管理方式与v8一致。下面简单介绍v8的相关内存特效。

  

  

V8内存限制  

  

node基于V8构建,通过V8的方式进行分配跟管理js对象。V8对内存的使用有限制(老生代内存64位系统下约为1.4G,32位系统下约为0.7G,新生代内存64位系统下约为32MB,32系统下约为16MB)。在这样的限制下,将导致无法操作大内存对象。如果不小心触碰这个界限,就会造成进程退出。

  

  

原因:V8在执行垃圾回收时会阻塞JavaScript应用逻辑,直到垃圾回收结束再重新执行JavaScript应用逻辑,这种行为被称为“全停顿”(stop-the-world)。若V8的堆内存为1.5GB,V8做一次小的垃圾回收需要50ms以上,做一次非增量式的垃圾回收甚至要1秒以上。

  

  

通过node --max-old-space-size=xxx(单位MB) , node --max-new-space-size=xxx(单位KB) 设置新生代内存以及老生代内存来破解默认的内存限制。

  

  

V8的堆构成  

  

V8的堆其实并不只是由老生代和新生代两部分构成,可以将堆分为几个不同的区域:  

  
      
  1. 新生代内存区:大多数的对象被分配在这里,这个区域很小但是垃圾回特别频繁
  2.   
  3. 老生代指针区:属于老生代,这里包含了大多数可能存在指向其他对象的指针的对象,大多数从新生代晋升的对象会被移动到这里
  4.   
  5. 老生代数据区:属于老生代,这里只保存原始数据对象,这些对象没有指向其他对象的指针
  6.   
  7. 大对象区:这里存放体积超越其他区大小的对象,每个对象有自己的内存,垃圾回收其不会移动大对象
  8.   
  9. 代码区:代码对象,也就是包含JIT之后指令的对象,会被分配在这里。唯一拥有执行权限的内存区
  10.   
  11. Cell区、属性Cell区、Map区:存放Cell、属性Cell和Map,每个区域都是存放相同大小的元素,结构简单  
      
  12.   
  

GC回收类型  

  

增量式GC  

  

表示垃圾回收器在扫描内存空间时是否收集(增加)垃圾并在扫描周期结束时清空垃圾。

  

  

非增量式GC  

  

使用非增量式垃圾收集器时,一收集到垃圾即将其清空。

  

  

垃圾回收器只会针对新生代内存区、老生代指针区以及老生代数据区进行垃圾回收。对象首先进入占用空间较少的新生代内存。大部分对象会很快失效,非增量GC直接回收这些少量内存。假如有些对象一段时间内不能被回收,则进去老生代内存区。这个区域则执行不频繁的增量GC,且耗时较长。

  

  

那什么时候才会导致内存泄漏的发生呢?  

  

内存泄漏的途径  

  
      
  1. 内存泄露
  2.   
  3. 缓存
  4.   
  5. 队列消费不及时
  6.   
  7. 作用域未释放
  8.   
  

Node的内存构成主要是通过V8进行分配的部分和Node自行分配的部分。受V8的垃圾回收限制的主要是V8的堆内存。造成内存泄漏的主要原因:1,缓存;2,队列消费不及时;3,作用域未释放  
  

  

内存泄漏分析  

  

查看V8内存使用情况(单位byte)  

  
  
  process.memoryUsage();  {  ress: 47038464,  heapTotal: 34264656,  heapUsed: 2052866  }  
  
  

ress:进程的常驻内存部分  

  

heapTotal,heapUsed:V8堆内存信息  

  

查看系统内存使用情况(单位byte)  

  

os.totalmem()  
  os.freemem()  
  
  

  

返回系统总内存以及闲置内存  

  

查看垃圾回收日志  

  

node --trace_gc -e "var a = []; for( var i = 0; i < 1000000; i++ ) { a.push(new Array(100)); }" >> gc.log //输出垃圾回收日志  

  

node --prof //输出node执行时性能日志。 使用windows-tick.processor查看。

  
  

  

分析监控工具  

  

v8-profiler 对v8堆内存抓取快照和对cpu进行分析  
  node-heapdump 星鸿娱乐注册 对v8堆内存抓取快照  
  node-mtrace 分析堆栈使用  
  node-memwatch 监听垃圾回收情况  
  

  

node-memwatch  

  
  
  memwatch.on('stats',function(info){  console.log(info)  })  memwatch.on('leak',function(info){  console.log(info)  })  
  
  

stats事件:每次进行全堆垃圾回收时,将触发一次stats事件。这个事件将会传递内存统计信息。

  
  

  
  
  {  "num_full_gc": 17, //第几次全栈垃圾回收  "num_inc_gc": 8,  //第几次增量垃圾回收  "heap_compactions": 8, //第几次对老生代进行整理  "estimated_base": 2592568, //预估基数  "current_base": 2592568, //当前基数  "min": 2499912, //最小  "max": 2592568, //最大  "usage_trend": 0 //使用趋势  }  
  
  

观察num_full_gc和num_inc_gc反映垃圾回收情况。

  

  

leak事件:如果经过连续5次垃圾回收后,内存仍然没有被释放,意味着内存泄漏的发生。这个时候会触发一个leak事件。

  
  

  
  
  { start: Fri, 29 Jun 2012 14:12:13 GMT,  end: Fri, 29 Jun 2012 14:12:33 GMT,  growth: 67984,  reason: 'heap growth over 5 consecutive GCs (20s) - 11.67 mb/hr'  }  
  
  

Heap Diffing 堆内存比较 排查内存溢出代码。

  
  下面,我们通过一个例子来演示如何排查定位内存泄漏:  

  

首先我们创建一个导致内存泄漏的例子:  

  
  
  //app.js  var app = require('express')();  var http = require('http').Server(app);  var heapdump = require('heapdump');  var leakobjs = [];  function LeakClass(){  this.x = 1;  }  app.get('/', function(req, res){  console.log('get /');  for(var i = 0; i < 1000; i++){  leakobjs.push(new LeakClass());  }  res.send('

Hello world

');  });  setInterval(function(){  heapdump.writeSnapshot('./' + Date.now() + '.heapsnapshot');  }, 3000);  http.listen(3000, function(){  console.log('listening on port 3000');  });  
  
  

这里我们通过设置一个不断增加且不回被回收的数组,来模拟内存泄漏。

  

  

通过使用heap-dump模块来定时纪录内存快照,并通过chrome开发者工具profiles来导入快照,对比分析。

  

  

我们可以看到,在浏览器访问 localhost:3000 ,并多次刷新后,快照的大小一直在增长,且即使不请求,也没有减小,说明已经发生了泄漏。

  

  

  

  

接着我们通过过chrome开发者工具profiles, 导入快照。通过设置comparison,对比初始快照,发送请求,平稳,再发送请求这3个阶段的内存快照。可以发现右侧new中LeakClass一直增加。在delta中始终为正数,说明并没有被回收。

  

  

  

  

小结  

  

针对内存泄漏可以采用植入memwatch,或者定时上报process.memoryUsage内存使用率到monitor,并设置告警阀值进行监控。

  
  

  

当发现内存泄漏问题时,若允许情况下,可以在本地运行node-heapdump,使用定时生成内存快照。并把快照通过chrome Profiles分析泄漏原因。若无法本地调试,在测试服务器上使用v8-profiler输出内存快照比较分析json(需要代码侵入)。

  
  

  

需要考虑在什么情况下开启memwatch/heapdump。考虑heapdump的频度以免耗尽了CPU。 也可以考虑其他的方式来检测内存的增长,比如直接监控process.memoryUsage()。

  
  

  

当心误判,短暂的内存使用峰值表现得很像是内存泄漏。如果你的app突然要占用大量的CPU和内存,处理时间可能会跨越数个垃圾回收周期,那样的话memwatch很有可能将之误判为内存泄漏。但是,这种情况下,一旦你的app使用完这些资源,内存消耗就会降回正常的水平。所以需要注意的是持续报告的内存泄漏,而可以忽略一两次突发的警报。

  

(责任编辑:admin)

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