之前一次偶然機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)，react 在server渲染時(shí)，當(dāng)NODE_ENV != production時(shí)，會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。具體issues: https://github.com/facebook/react/issues/7406 。隨著node，react同構(gòu)等技術(shù)地廣泛運(yùn)用，node端內(nèi)存泄漏等問(wèn)題應(yīng)該引起我們的重視。為什么node容易出現(xiàn)內(nèi)存泄漏以及出現(xiàn)之后應(yīng)該如何排查，下面通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹以及例子來(lái)說(shuō)明。

首先，node是基于v8引擎基礎(chǔ)上，其內(nèi)存管理方式與v8一致。下面簡(jiǎn)單介紹v8的相關(guān)內(nèi)存特效。

V8內(nèi)存限制

node基于V8構(gòu)建，通過(guò)V8的方式進(jìn)行分配跟管理js對(duì)象。V8對(duì)內(nèi)存的使用有限制（老生代內(nèi)存64位系統(tǒng)下約為1.4G，32位系統(tǒng)下約為0.7G，新生代內(nèi)存64位系統(tǒng)下約為32MB，32系統(tǒng)下約為16MB）。在這樣的限制下，將導(dǎo)致無(wú)法操作大內(nèi)存對(duì)象。如果不小心觸碰這個(gè)界限，就會(huì)造成進(jìn)程退出。

原因：V8在執(zhí)行垃圾回收時(shí)會(huì)阻塞JavaScript應(yīng)用邏輯，直到垃圾回收結(jié)束再重新執(zhí)行JavaScript應(yīng)用邏輯，這種行為被稱為“全停頓”（stop-the-world）。若V8的堆內(nèi)存為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。

通過(guò)node --max-old-space-size=xxx（單位MB） , node --max-new-space-size=xxx（單位KB） 設(shè)置新生代內(nèi)存以及老生代內(nèi)存來(lái)破解默認(rèn)的內(nèi)存限制。

V8的堆構(gòu)成

V8的堆其實(shí)并不只是由老生代和新生代兩部分構(gòu)成，可以將堆分為幾個(gè)不同的區(qū)域：

1. 新生代內(nèi)存區(qū)：大多數(shù)的對(duì)象被分配在這里，這個(gè)區(qū)域很小但是垃圾回特別頻繁
2. 老生代指針區(qū)：屬于老生代，這里包含了大多數(shù)可能存在指向其他對(duì)象的指針的對(duì)象，大多數(shù)從新生代晉升的對(duì)象會(huì)被移動(dòng)到這里
3. 老生代數(shù)據(jù)區(qū)：屬于老生代，這里只保存原始數(shù)據(jù)對(duì)象，這些對(duì)象沒(méi)有指向其他對(duì)象的指針
4. 大對(duì)象區(qū)：這里存放體積超越其他區(qū)大小的對(duì)象，每個(gè)對(duì)象有自己的內(nèi)存，垃圾回收其不會(huì)移動(dòng)大對(duì)象
5. 代碼區(qū)：代碼對(duì)象，也就是包含JIT之后指令的對(duì)象，會(huì)被分配在這里。唯一擁有執(zhí)行權(quán)限的內(nèi)存區(qū)
6. Cell區(qū)、屬性Cell區(qū)、Map區(qū)：存放Cell、屬性Cell和Map，每個(gè)區(qū)域都是存放相同大小的元素，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單
   

GC回收類型

增量式GC

表示垃圾回收器在掃描內(nèi)存空間時(shí)是否收集（增加）垃圾并在掃描周期結(jié)束時(shí)清空垃圾。

非增量式GC

使用非增量式垃圾收集器時(shí)，一收集到垃圾即將其清空。

垃圾回收器只會(huì)針對(duì)新生代內(nèi)存區(qū)、老生代指針區(qū)以及老生代數(shù)據(jù)區(qū)進(jìn)行垃圾回收。對(duì)象首先進(jìn)入占用空間較少的新生代內(nèi)存。大部分對(duì)象會(huì)很快失效，非增量GC直接回收這些少量?jī)?nèi)存。假如有些對(duì)象一段時(shí)間內(nèi)不能被回收，則進(jìn)去老生代內(nèi)存區(qū)。這個(gè)區(qū)域則執(zhí)行不頻繁的增量GC，且耗時(shí)較長(zhǎng)。

那什么時(shí)候才會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的發(fā)生呢？

內(nèi)存泄漏的途徑

1. 內(nèi)存泄露
2. 緩存
3. 隊(duì)列消費(fèi)不及時(shí)
4. 作用域未釋放

Node的內(nèi)存構(gòu)成主要是通過(guò)V8進(jìn)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的堆內(nèi)存。造成內(nèi)存泄漏的主要原因：1，緩存；2，隊(duì)列消費(fèi)不及時(shí)；3，作用域未釋放

內(nèi)存泄漏分析

查看V8內(nèi)存使用情況(單位byte)

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

ress：進(jìn)程的常駐內(nèi)存部分

heapTotal，heapUsed：V8堆內(nèi)存信息

查看系統(tǒng)內(nèi)存使用情況(單位byte)

os.totalmem()
os.freemem()


返回系統(tǒng)總內(nèi)存以及閑置內(nèi)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  //輸出垃圾回收日志

node --prof //輸出node執(zhí)行時(shí)性能日志。 使用windows-tick.processor查看。

分析監(jiān)控工具

v8-profiler 對(duì)v8堆內(nèi)存抓取快照和對(duì)cpu進(jìn)行分析
node-heapdump 對(duì)v8堆內(nèi)存抓取快照
node-mtrace 分析堆棧使用
node-memwatch 監(jiān)聽垃圾回收情況

node-memwatch

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

stats事件:每次進(jìn)行全堆垃圾回收時(shí)，將觸發(fā)一次stats事件。這個(gè)事件將會(huì)傳遞內(nèi)存統(tǒng)計(jì)信息。

{
"num_full_gc": 17, //第幾次全棧垃圾回收
"num_inc_gc": 8,  //第幾次增量垃圾回收
"heap_compactions": 8, //第幾次對(duì)老生代進(jìn)行整理
"estimated_base": 2592568, //預(yù)估基數(shù)
"current_base": 2592568, //當(dāng)前基數(shù)
"min": 2499912, //最小
"max": 2592568, //最大 
"usage_trend": 0 //使用趨勢(shì)
  }

觀察num_full_gc和num_inc_gc反映垃圾回收情況。

leak事件：如果經(jīng)過(guò)連續(xù)5次垃圾回收后，內(nèi)存仍然沒(méi)有被釋放，意味著內(nèi)存泄漏的發(fā)生。這個(gè)時(shí)候會(huì)觸發(fā)一個(gè)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 堆內(nèi)存比較 排查內(nèi)存溢出代碼。
下面，我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)演示如何排查定位內(nèi)存泄漏：

首先我們創(chuàng)建一個(gè)導(dǎo)致內(nèi)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('<h1>Hello world</h1>');
});

setInterval(function(){
  heapdump.writeSnapshot('./' + Date.now() + '.heapsnapshot');
}, 3000);

http.listen(3000, function(){
  console.log('listening on port 3000');
});

這里我們通過(guò)設(shè)置一個(gè)不斷增加且不回被回收的數(shù)組，來(lái)模擬內(nèi)存泄漏。

通過(guò)使用heap-dump模塊來(lái)定時(shí)紀(jì)錄內(nèi)存快照，并通過(guò)chrome開發(fā)者工具profiles來(lái)導(dǎo)入快照，對(duì)比分析。

我們可以看到，在瀏覽器訪問(wèn) localhost:3000 ，并多次刷新后，快照的大小一直在增長(zhǎng)，且即使不請(qǐng)求，也沒(méi)有減小，說(shuō)明已經(jīng)發(fā)生了泄漏。

接著我們通過(guò)過(guò)chrome開發(fā)者工具profiles, 導(dǎo)入快照。通過(guò)設(shè)置comparison，對(duì)比初始快照，發(fā)送請(qǐng)求，平穩(wěn)，再發(fā)送請(qǐng)求這3個(gè)階段的內(nèi)存快照?？梢园l(fā)現(xiàn)右側(cè)new中LeakClass一直增加。在delta中始終為正數(shù)，說(shuō)明并沒(méi)有被回收。

小結(jié)

針對(duì)內(nèi)存泄漏可以采用植入memwatch，或者定時(shí)上報(bào)process.memoryUsage內(nèi)存使用率到monitor，并設(shè)置告警閥值進(jìn)行監(jiān)控。

當(dāng)發(fā)現(xiàn)內(nèi)存泄漏問(wèn)題時(shí)，若允許情況下，可以在本地運(yùn)行node-heapdump，使用定時(shí)生成內(nèi)存快照。并把快照通過(guò)chrome Profiles分析泄漏原因。若無(wú)法本地調(diào)試，在測(cè)試服務(wù)器上使用v8-profiler輸出內(nèi)存快照比較分析json（需要代碼侵入）。

需要考慮在什么情況下開啟memwatch/heapdump。考慮heapdump的頻度以免耗盡了CPU。 也可以考慮其他的方式來(lái)檢測(cè)內(nèi)存的增長(zhǎng)，比如直接監(jiān)控process.memoryUsage()。

當(dāng)心誤判，短暫的內(nèi)存使用峰值表現(xiàn)得很像是內(nèi)存泄漏。如果你的app突然要占用大量的CPU和內(nèi)存，處理時(shí)間可能會(huì)跨越數(shù)個(gè)垃圾回收周期，那樣的話memwatch很有可能將之誤判為內(nèi)存泄漏。但是，這種情況下，一旦你的app使用完這些資源，內(nèi)存消耗就會(huì)降回正常的水平。所以需要注意的是持續(xù)報(bào)告的內(nèi)存泄漏，而可以忽略一兩次突發(fā)的警報(bào)。

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