导语 | Node.js内存泄漏的问题经常让开发者头疼，我们应该怎么样解决这类问题呢F1f;本文通过一个V8引擎自身Bug导致Generator内存泄漏案例，来介绍常用的应对手段。

一、背景

最近新开发了一个Node.js服务，却发现上线之后内存一直持续上涨。相信很多使用Node.js做过服务端开发的同学，也遇到过这样的问题，这种情况就是典型的内存泄漏。内存泄漏虽然不会马上让应用停止服务，但是如果不处理的话，轻则会导致你的应用越来越慢，重则会导致应用Crash。所以对于这种情况，我们不能掉以轻心。

二、为什么会内存泄露

（一）c语言中的内存管理（手动管理）

在C语言中，我们如果需要使用一个变量来存储某些值，需要开发者先手动调用Malloc函数，向系统申请一块内存，然后才能将相关信息保存到这块内存中。并且使用完之后，开发者还要手动调用free函数将这块内存给释放掉：

# include 
# include 
int main(void)
{
    int *p = malloc(sizeof*p); // 申请一块内存
    *p = 10; // 将int类型的10写入这块内存中
    PRintf("*p = %dn", *p); // 输出 *p = 10
    free(p); // 释放内存
    return 0;
}

这种让开发者手动管理内存的方式，严重拖慢了开发效率。而且开发者忘记free的内存块，会一直无法释放。这样也会导致内存泄漏。

（二）Node.js中的内存管理（自动管理）

为了解决手动管理内存带来的问题，V8在内存管理方面做了改进：

• 开发者在创建数据时，V8会自动分配对应的内存空间，无需再调用malloc。

• V8引入了GC机制，自动找到程序中不再需要使用的内存，并将其释放

这种方式虽然给我们解决了很大的麻烦，但是也留下了新的问题：开发者习惯于V8帮助我们进行内存管理，从而产生一种不需要关注应用内存的错觉。

实际上GC机制并不能完全帮我们回收所有“不需要的内存”（开发者认为不需要的内存，如果没有妥善处理，GC还是不会去回收）

三、问题排查

内存泄漏问题排查起来一般都会比较困难，最常用的方式是通过分析内存泄漏前后的内存快照，对比找出持续增长的内容。

（一）对比内存快照

对比内存快照的方式分为4步：

• 程序启动之后，生成堆快照A。

• 执行可能导致内存泄漏的操作。

• 内存上涨后，生成堆快照B。

• 在Chrome Dev Tool中对比两次快照，找出这段时间内一直增长的内容。

• 原理

class PErson {
  constructor(name) {
    this.name = name
  }
}


let persons = []


function leak() {
  const bob = new Person('bob')
  persons.push(bob)
}


genHeapSnapshot() // 伪码: 执行leak函数前, 生成堆快照A
leak()
genHeapSnapshot() // 伪码: 执行leak函数后, 生成堆快照B

内存快照A中的信息：

• 1个array, 变量名为persons。

• 其他系统对象。

内存快照B的信息：

• 1个array，变量名为persons。

• 1个Person，变量名为bob；被persons.0所引用；被leak函数的Context引用（在leak函数中定义）

• 1个string；被bob中的name属性引用。

把2个快照做对比之后就能发现：leak函数执行完之后，内存中多了1个Person对象和1个string。

当leak函数执行10000次后，内存中就会增加10000个Person和string，我们只需要找到这些新增的对象，就能找到内存增长的原因。

• 实践

获取内存快照的方式有很多，常用的有heapdump、v8-profiler等模块。还可以通过启用Inspector模式，在Chrome Dev Tool中采集Node.js应用的堆内存。

将快照加载到Chrome Dev Tool之后，我们看到增长最多的对象是(System)、(array)、(string)、(compiled code)等。

但是当试图从(system)里边找出问题对象时，就会发现事情没有想象中那么简单。

两次内存快照之间，system新创建了39822个，销毁了39078个，没能正常销毁的只占了1.8%。要找到这1.8%的问题对象，需要耗费不少时间。

虽然对比内存快照的方式，大部分情况下都能帮我们解决问题，但是这次的情况却不太适用。当然，除了快照对比，还有其他的一些方法，比如MAT。

（二）;mAT

MAT（Memory Analizer Tool）是Eclipse中的一个插件，经常被用来定位Java中的内存泄漏问题。MAT的思路是：如果发生了内存泄漏，那么这些导致内存泄漏的对象会在内存占很大比重。

• 原理

class Person {}


let persons = []
let women = []


function leak() {
  const bob = new Person()
  const steve = new Person()
  const lily = new Person()
  persons.push(bob, steve, lily)
  women.push(lily)
}


leak()
genHeapSnapshot() // 伪码: 执行leak函数后, 生成堆快照

这个例子生成的内存快照，其中的对象引用关系，如图中所示（简化版，去掉了各种内置对象）：

支配树中的每个节点都有一个Retained Size属性，表示该节点所支配的内存大小，节点自身的Retained Size=所有子节点的Retained Size+节点的Self Size（自己占用的内存大小）

MAT的工作原理是将内存快照转换成一个支配树，将支配树中所支配内存超过一定阈值的对象认为是可疑对象，找到这些对象的支配链，和链上的内存积累点。

在我们的例子中，当越来越多的Person被放进persons数组时，persons的Retained Size会变得越来越大。当对象的Retained Size达到一达阈值（可自定义，默认是占总内存的20%），就认为该对象是可疑对象。开发者可以根据对象的支配链路，快速找到问题所在。

• 实践

可以使用v8-mat这个npm包，把内存快照转换成支配树，并找到内存中的可疑对象。也可以使用Chrome Dev Tool对快照中的对象，按Retained Size进行排序，自行判断。

在服务运行一天后，我们采集了内存快照进行分析，发现了一个内存泄漏可疑点：内存中有一个Generator支配了73%的内存！

虽然找到了可疑的支配链，但是支配链下的对象却是些和业务代码无关的内置对象。

看到这里时，已经有点怀疑是否是Node.js本身存在的Bug。

（三）问题解决

这时在网上发现了一个相似的案例：由于TS将async/awaIT编译成Generator，导致内存泄漏。

（https://github.COM/apolLOGraphql/apollo-server/issues/3730）

发现是V8引擎存在一个Bug，导致了在11.0.0-12.15.x，使用Generator时，都会出现内存泄漏！

解决方式有2个：去除代码中的Generator，将Node.js将级到12.16以上。

查看了tsconfig.json及编译后的代码，发现并无异常。再到node_modules中查找是否存在yield关键词，结果却搜出来几十个使用了Generator的库。改代码是改不动了，只能尝试升级Node.js到14，看看内存占用是否恢复正常。

可以看到升级之后，Node.js应用的内存消耗已经下降了很多，并且保存在稳定的状态，没有再出现之前持续增长的情况。至此，内存泄漏的问题已经解决。

四、常见的内存泄露场景

最后列举一些常见的内存泄漏场景，在开发过程中，对这些情况稍加注意，能帮助我们避免大部分的内存泄漏问题。

（一）隐式全局变量

没有使用VAR/let/const声明的变量会直接绑定在Global对象上（Node.js中）或者Windows对象上（浏览器中），哪怕不再使用，仍不会被自动回收：

function test() {
  x = new Array(100000);
}
test();
console.log(x); // 输出 [ <100000 empty items> ]

（二）没释放的无用对象（监听器、缓存）

没有释放的监听器，会一直保存在内存中，导致内存无法释放：

class Test {
  constructor() {
    this.init()
  }
  init() {
    emitter.addListener('message', function() {
      // 相关操作
    });
  }
  destroy() {
    // 没有removeListener
  }
}

使用内存作为缓存时，没有释放过期的缓存也是常见的情况：

const app = require('exPress')()
const cache = {};
// 设置缓存
app.post('/data', (req, res) => {
  cache[req.body.key] = req.body.value
  res.send('succ')
})
// 获取缓存
app.get('/data', (req, res) => {
  res.send(cache[req.params.key])
})

（三）闭包

闭包也是导致内存泄漏的常见原因。

const func = function () {
  const data = 'inner variable'
  return () => {
    return data
  }
}
const getData = func()
console.log(getData()) // 此时func函数内部的data变量无法释放

五、相关工具介绍

（一）heapdump

（https://github.com/bnoordhuis/node-heapdump）

老牌内存快照生成库，可以通过API或者系统信号的形式，生成内存快照。缺点是只支持内存快照生成，不支持生成CPU Profile文件。

使用API生成快照：

var heapdump = require('heapdump');
heapdump.writeSnapshot('/var/local/' + Date.now() + '.heapsnapshot');

使用系统信号生成快照：

kill -USR2 <pid>

（二）v8-profiler

（https://github.com/hyj1991/v8-profiler-next）

支持生成CPU Profile/堆快照/Allocation Profile，缺点是需要登陆机器将生成的文件下载后，使用其他工具进行分析。

生成CPU Profile文件：

const v8Profiler = require('v8-profiler-next');
const title = 'good-name';
v8Profiler.startProfiling(title, true);
setTimeout(() => {
  const profile = v8Profiler.stopProfiling(title);
  profile.export(function (error, result) {
    fs.writeFileSync(`${title}.cpuprofile`, result);
    profile.delete();
  });
}, 5 * 60 * 1000);

生成堆内存快照：

const v8Profiler = require('v8-profiler-next');
const snapshot = v8Profiler.takeSnapshot();
const transform = snapshot.export();
transform.pipe(process.stdout);
transform.on('finish', snapshot.delete.bind(snapshot))

生成Allocation Profile：

const v8Profiler = require('v8-profiler-next');
const arraytest = [];
setInterval(() => {
  arraytest.push(new Array(1e2).fill('*').join());
}, 20);


v8Profiler.startSamplingHeapProfiling();
setTimeout(() => {
  const profile = v8Profiler.stopSamplingHeapProfiling();
  require('fs').writeFileSync('./shf.heapprofile', JSON.stringify(profile));
}, 60 * 1000);

（三）Chrome Inspector

使用--inspect参数启动服务，会默认在9229端口启动一个websocket server，Chrome DevTool连接该端口后，可以对Node.js程序进行Debug。Chrome DevTool功能齐全，缺点是线上机房网络与本地开发网络不通，使用不便，通常只在devcloud开发机中使用。

开启inspect模式：

node --inspect=0.0.0.0:9229 app.js

访问chrome://inspect/可以对指定进程进行调试，采集CPU Profile、堆快照等。

六、结语

虽然JavaScript、Java等语言能帮我们自动回收内存，提高了开发效率，但是这并不意味着不会出现内存泄漏的情况。作为开发者，在开发过程中也需要对可能的内存泄漏，保持敏锐的嗅觉。同时还需要了解相关的问题排查方法，即便是应用上线之后才发现问题，我们也能够快速将它解决。

 作者简介

王思鸿

腾讯高级前端工程师

腾讯高级前端工程师，毕业于华中科技大学，目前负责腾讯教育企鹅辅导业务的开发工作。专注于前端性能优化与全栈开发，在Node.js监控领域有深入研究。

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