邵晨龍++江雪

[摘 要]Node對內(nèi)存泄漏十分敏感，一旦線上應用有成千上萬的流量，哪怕是一個字節(jié)的內(nèi)存泄漏也會造成堆積，垃圾回收過程中將耗費更多時間進行對象掃描，應用響應緩慢，直到進程內(nèi)存溢出，應用崩潰。本文不僅分析了造成內(nèi)存泄漏的原因，并介紹了幾種主流的排查方案。

[關(guān)鍵詞]Node 內(nèi)存泄漏

中圖分類號：TG294 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）46-0046-01

1 引言

內(nèi)存泄漏通常產(chǎn)生于無意間，較難排查。盡管內(nèi)存泄漏的情況不盡相同，但其實質(zhì)只有一個，那就是應當回收的對象出現(xiàn)意外而沒有被回收，變成了常駐在老生代中的對象。

2 引發(fā)內(nèi)存泄漏的原因

通常，造成內(nèi)存泄漏的原因主要有兩個：緩存，隊列消費不及時。

2.1 緩存

緩存在應用中的作用舉足輕重，可以十分有效地節(jié)省資源。因為它的訪問效率要比I/O的效率高，一旦命中緩存，就可以節(jié)省一次I/O的時間。

但是在Node中，緩存并非物美價廉。一旦一個對象被當作緩存來使用，那就意味著它將會常駐在老生代中。緩存中存儲的鍵越多，長期存活的對象也就越多，這將導致垃圾回收在進行掃描和整理時，對這些對象做無用功。

另一個問題在于，JavaScript開發(fā)者通常喜歡用對象的鍵值對來緩存東西，但這與嚴格意義上的緩存又有著區(qū)別，嚴格意義的緩存有著完善的過期策略，而普通對象的鍵值對并沒有。所以，在Node中，任何試圖拿內(nèi)存當緩存的行為都應當被限制。當然，這種限制并不是不允許使用的意思，而是要小心為之。

為了解決緩存中的對象永遠無法釋放的問題，需要加入一種策略來限制緩存的無限增長，例如將記錄鍵記錄在數(shù)組中，一旦超過數(shù)量，就以先進先出的方式進行淘汰，這種策略適合于小場景的案例中使用，在比較大型的應用場景一般使用的是基于LRU（最近最少使用）算法的策略。

除了限制緩存的大小外，還需要考慮到進程間是無法共享內(nèi)存的。如果在進程內(nèi)使用緩存，這些緩存不可避免地有重復，對物理內(nèi)存的使用是一種浪費。目前較好的解決方案是采用進程外的緩存，進程自身不存儲狀態(tài)。外部的緩存軟件有著良好的緩存過期淘汰策略以及自身的內(nèi)存管理，不影響Node進程的性能。市面是較好的緩存有Redis和Memcached。

2.2 隊列

在解決了緩存帶來的內(nèi)存泄漏問題后，另一個不經(jīng)意產(chǎn)生的內(nèi)存泄漏則是隊列。在JavaScript中可以通過隊列（數(shù)組對象）來完成許多特殊的需求，比如Bagpipe。隊列在消費者-生產(chǎn)者模型中經(jīng)常充當中間產(chǎn)物。這是一個容易忽略的情況，因為在大多數(shù)應用場景下，消費的速度遠遠大于生產(chǎn)的速度，內(nèi)存泄漏不易產(chǎn)生。但是一旦消費速度低于生產(chǎn)速度，將會形成堆積。

舉個例子，有的應用會收集日志。如果欠缺考慮，也許會采用數(shù)據(jù)庫來記錄日志。日志通常會是海量的，數(shù)據(jù)庫構(gòu)建在文件系統(tǒng)之上，寫入效率遠遠低于文件直接寫入，于是會形成數(shù)據(jù)庫寫入操作的堆積，而JavaScript中相關(guān)的作用域也不會得到釋放，內(nèi)存占用不會回落，從而出現(xiàn)內(nèi)存泄漏。

遇到這種場景，表層的解決方案是換用消費速度更高的技術(shù)。在日志收集的案例中，換用文件寫入日志的方式會更高效。但是，如果生產(chǎn)速度因為某些原因突然激增，或者消費速度因為突然的系統(tǒng)故障而降低，內(nèi)存泄漏還是可能會出現(xiàn)。

深度的解決方案應該是監(jiān)控隊列的長度，一旦堆積，應當通過監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生報警并通知相關(guān)人員。另一個解決方案是任意異步調(diào)用都應該包含超時機制，一旦在限定的時間內(nèi)未完成響應，通過回調(diào)函數(shù)傳遞超時異常，使得任意異步調(diào)用的回調(diào)都具備可控的響應時間，給消費速度一個下限值。

對于Bagpipe而言，它提供了超時模式和拒絕模式。啟用超時模式時，調(diào)用加入到隊列中就開始計時，超時就直接響應一個超時錯誤。啟用拒絕模式，當隊列擁塞時，新到來的調(diào)用會直接響應擁塞錯誤。這兩種模式都能夠有效地防止隊列擁塞導致的內(nèi)存泄漏問題。

3 內(nèi)存泄漏的排查方案

在Node中，由于V8的堆內(nèi)存大小的限制，它對內(nèi)存泄漏非常敏感。當在線服務的請求量變大時，哪怕是一個字節(jié)的泄露都會導致內(nèi)存占用過高。

常見的用于排查Node應用內(nèi)存泄露的有以下幾個工具：

*v8-profiler，用于對V8堆內(nèi)存抓取快照和對CPU進行分析；

*node-heapdump，允許對V8堆內(nèi)存抓取快照，用于事后分析，這是Node核心貢獻者編寫的模塊；

*node-mtrace，它使用了GCC的mtrace工具來分析堆的使用；

*node-memwatch，來自Mozilla的LloydHilaiel貢獻的模塊，采用WTFP許可發(fā)布。

4 總結(jié)

所謂知己知彼，百戰(zhàn)不殆，只有深入了解了造成內(nèi)存泄漏的主要原因，才能對癥下藥，盡可能地規(guī)避造成內(nèi)存泄漏的行為，并采用主流的工具予以排查消除隱患。endprint