深入理解Node.js中的垃圾回收和內(nèi)存泄漏的捕獲

原文鏈接 http://www.csdn.net/article/2015-11-24/2826316
 
對于Node.js而言，通常被抱怨最多的是它的性能問題。當然這并不意味著Node.js在性能方面就比其他技術(shù)表現(xiàn)的都更 差， 因此開發(fā)者有必要清晰的理解Node.js是具體如何工作的的。由于這個技術(shù)有一個非常扁平的學(xué)習(xí)曲線， 如果要跟蹤Node.js的運行，通常都比較復(fù)雜，因此你需要提前理解它的運行機制，從而避免可能存在的性能損失。一旦出現(xiàn)了問題， 你需要盡快的定位它并進行修復(fù)。本文主要介紹了如何管理Node.js應(yīng)用的內(nèi)存，以及如何向下追蹤與內(nèi)存相關(guān)的問題。
Node.js內(nèi)存管理
不 同于PHP這樣的平臺，Node.js應(yīng)用是一個一直運行的進程。雖然這種機制有很多的優(yōu)點，例如在配置數(shù)據(jù)庫連接信息時， 只需要建立一次連接，便可以讓所有的請求進行復(fù)用該連接信息，但不幸的是，這種機制也存在缺陷。 但是，首先我們還是來了解一些Node.js基本知識。
Node.js是一個由JavaScript V8引擎控制的C++程序
Google V8是 一個由Google開發(fā)的JavaScript引擎，但它也可以脫離瀏覽器被單獨使用。 這使得它能夠完美的契合Node.js，實際上V8也是Node.js平臺中唯一能夠理解JavaScript的部分。 V8會將JavaScript代碼向下編譯為本地代碼（native code），然后執(zhí)行它。在執(zhí)行期間，V8會按需進行內(nèi)存的分配和釋放。 這意味著，如果我們在談?wù)揘ode.js的內(nèi)存管理問題，也就是在說V8的內(nèi)存管理問題。
你可以參考這個鏈接來了解如何從C++的角度使用V8。
V8的內(nèi)存管理模式
一個運行的程序通常是通過在內(nèi)存中分配一部分空間來表示的。這部分空間被稱為駐留集（Resident Set）。 V8的內(nèi)存管理模式有點類似于Java虛擬機（JVM），它會將內(nèi)存進行分段：
· 代碼 Code：實際被執(zhí)行的代碼
· 棧 Stack：包括所有的攜帶指針引用堆上對象的值類型（原始類型，例如整型和布爾），以及定義程序控制流的指針。
· 堆 Heap：用于保存引用類型（包括對象、字符串和閉包）的內(nèi)存段 在Node.js中，當前的內(nèi)存使用情況可以輕松的使用process.memoryUsage()進行查詢， 實例程序如下：
[js] view plaincopy
1. var util = require('util');  
2. console.log(util.inspect(process.memoryUsage()));  
這將會在控制臺產(chǎn)生如下結(jié)果：
[js] view plaincopy
1. {   
2.     rss: 4935680,  
3.     heapTotal: 1826816,  
4.     heapUsed: 650472  
5. }  
process.memoryUsage()函數(shù)返回的對象包含：
· 常駐集的大小 - rss
· 堆的總值 - heapTotal
· 實際使用的堆 - heapUsed
我們可以利用這個函數(shù)來記錄不同時間的內(nèi)存使用情況，并利用這些數(shù)據(jù)繪制成一張圖從而更清晰的展示V8是如何處理內(nèi)存的。 圖 中最頂端的橙色線條為RSS（駐留集大?。酉聛砑t色線條表示堆的總值，表現(xiàn)的最為不穩(wěn)定的部分是黃色線條， 它所表示的是已使用的堆的大小，雖然線條不停的抖動，但總是維持在一定的邊界值內(nèi)保持一個穩(wěn)定中位數(shù)。 分配和回收堆內(nèi)存的機被稱為垃圾回收（Garbage Collection）。
垃圾回收
每個需要消耗內(nèi)存的程序都需要 某種機制來預(yù)約和釋放內(nèi)存空間。在C和C++程序中，程序可以通過malloc()和free() 這兩個函數(shù)來申請和釋放內(nèi)存。我們發(fā)現(xiàn)，這需要由程序員負責(zé)釋放不再使用的堆內(nèi)存空間。如果一個程序所分配的內(nèi)存不再使用了， 卻沒有被及時釋放的話，那么逐漸累積會導(dǎo)致程序?qū)Χ芽臻g的消耗越來越大，直至耗盡整個堆空間，此時會導(dǎo)致程序崩潰。 通常我們稱這種情況為內(nèi)存泄漏（memory leak）。
前面我們已經(jīng)了解到，Node.js的JavaScript代碼會通過V8編譯 為本地代碼（Native Code）。 顯然最終的原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已經(jīng)和最初的表示沒有太多的關(guān)系了，它完全由V8來進行管理。這說明， 在JavaScript中，我們并不能主動的進行內(nèi)存的分配和回收操作。V8使用了著名的被稱為“垃圾回收”的機制來自動解決這個問題。
垃圾回收背后的理論非常的簡單：如果內(nèi)存段不再被其他地方引用，我們便可以假設(shè)它已經(jīng)不再被使用，因此，就可以釋放這片內(nèi)存段。 然而， 檢索和維護這些信息是非常復(fù)雜的，因為這可能會涉及到引用之間的相互鏈接，從而形成一個復(fù)雜的圖結(jié)構(gòu)。 在上面的堆圖中，如果紅色的對象不再有引用指向它的話，那么該對象就可以被丟棄（釋放內(nèi)存）。
垃圾回收是個代價非常高的進程，因為它會中斷程序在執(zhí)行，從而影響程序的性能。為了補救這種情況，V8使用了兩種類型的垃圾回收：
· Scavenge（提?。?，速度快但不徹底
· Mark-Sweep（標記-清除），相對慢一點，但是可以回收所有未被引用的內(nèi)存
你可以通過這篇博文深入的了解更多關(guān)于V8垃圾回收的內(nèi)容。
重新回顧我們利用process.memoryUsage()方法收集到的數(shù)據(jù)，我們可以很簡單的就識別出不同的垃圾回收類型： 成鋸齒狀（saw-tooth pattern）是由Scavenge創(chuàng)建的，而出現(xiàn)向下跳躍的則是由Mark-Sweep操作產(chǎn)生的。
通過使用原生模塊node-gc-profiler，我們可以收集更多關(guān)于垃圾回收的信息。 該模塊會訂閱由V8觸發(fā)的所有垃圾回收事件，并將它們暴露給JavaScript。
返回的對象表示了垃圾回收的類型和持續(xù)時間。再一次的，我們可以輕松的利用可視化圖形來更好的理解它是如何工作的。 我們可以發(fā)現(xiàn)Scavenge Compact運行的比Mark Sweep更為頻繁。根據(jù)應(yīng)用的復(fù)雜程度這可能會存在一定的變化。 有意思的是，上面的圖形也展現(xiàn)了頻繁卻非常短的Mark-Sweep運行狀況，這也跟運行的函數(shù)有關(guān)。
如果出了故障
既然有垃圾回收器來負責(zé)內(nèi)存清理，那么為什么我們還需要關(guān)心這個呢？事實上，這仍然會有可能發(fā)生內(nèi)存泄漏， 你的日志記錄可能會記錄這些信息。 當內(nèi)存泄漏出現(xiàn)的時候，內(nèi)存可能會出現(xiàn)堆積的情況，如圖所示。 垃 圾回收（GC）機制會盡可能的回收內(nèi)存，但是每次運行GC都會導(dǎo)致一定的損耗。我們發(fā)現(xiàn)在上圖中，堆內(nèi)存的使用處于一個不斷攀升的過程， 這通常意味著內(nèi)存泄漏的發(fā)生。使用這些信息，我們能夠較為方便的判斷是否出現(xiàn)了內(nèi)存泄漏， 下面我們進一步的探索如何在內(nèi)存泄漏發(fā)生的是去向下最終問題的源頭。
問題追蹤和解決
有些泄漏的發(fā)生是顯而易見的，例如將數(shù)據(jù)存儲在全局變量中，例如將每次訪問用戶的IP信息都存放在一個數(shù)組中。 而有些問題則是不易察覺的，例如著名的沃爾瑪內(nèi)存泄漏事件, 它是由于Node.js核心代碼中一個非常細微的聲明缺失導(dǎo)致的，這可能需要花費數(shù)周的事件才能追蹤到。
在這里我并不會覆蓋核心的代碼錯誤。而是來看一個難以追蹤的內(nèi)存泄漏案例，通過這個例子能夠讓你在自己的JavaScript代碼中定位錯誤， 這個例子來源于Meteor的博客。 這 段代碼剛看到的時候并沒有發(fā)現(xiàn)有什么問題。我們可以認為theTing在每次調(diào)用replaceThing()的時候都會被覆寫。 問題就是someMethod擁有作為上下文的封閉作用域。這意味著unused()是在someMethod()內(nèi)部的，甚至unused()從未被調(diào) 用過， 這也就以為了垃圾收集器無法釋放originalThing。有非常多的間接方法需要遵守。這在代碼中并非是bug，但它會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏， 并且難以追蹤。
因此如果我們能夠進入堆內(nèi)存，并且觀察它實際包含的內(nèi)容，這會非常有助于我們最終錯誤源。幸運的是，我們可以這么做！ V8提供了一種方法用于轉(zhuǎn)儲（導(dǎo)出）當前的堆，并且v8-profiler將它用JavaScript接口的形式暴露了出來。
如 果內(nèi)存使用持續(xù)攀升的話，這個簡單的模塊可以創(chuàng)建了堆的轉(zhuǎn)儲文件。當然，也有其他更巧妙的方法來探測類似的問題， 但對于我們的當前任務(wù)而言，這就足夠了。如果存在內(nèi)存泄漏，程序會中斷，并且伴隨著大量的類似文件。 因此你可以通過為這個模塊關(guān)閉和增加一些提示工具的方式來模擬。在Chrome中也提供了類似的堆空間轉(zhuǎn)儲功能， 并且你可以直接通過Chrome開發(fā)者工具來分析v8-profiler的轉(zhuǎn)儲文件。 單一的堆轉(zhuǎn)儲可能并不能幫助你，因為它不能展示堆隨著時間變化的增長過程。這就是為什么Chrome開發(fā)者工具允許你對比不同的內(nèi)存概況文件。 你可以通過比較兩個專注文件來獲得差值，這樣可以讓你觀察到內(nèi)存占用的變化情況。如下圖所示： 這 里能夠看到一些問題所在，longStr變量包含著一些星號組成的字符串，并且被originalThing所引用，并且也被一些方法所引用， 然后也被……當然，你能看意識到這點。這里有一個非常長的引用路徑，閉包上下文會導(dǎo)致longStr長期占用內(nèi)存，并且得不到釋放。
雖然這個問題導(dǎo)致了一個顯而易見的問題，但是定位問題的過程總是相似的：
1. 不定時的創(chuàng)建堆的轉(zhuǎn)儲文件
2. 進行不同文件的對比，從而定位問題所在
總結(jié)
正如我們所看到的，垃圾收集是個非常復(fù)雜的過程，并且即使代碼沒有問題也有可能會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。 通過使用v8（和chrome開發(fā)者工具）提供的一些開箱即用的功能，能夠幫助我們定位問題的源頭， 如果你將這種機制構(gòu)建到你的應(yīng)用內(nèi)，這將會非常有助于你發(fā)現(xiàn)和修復(fù)問題。
當然，如果你問我上面的代碼如何修復(fù)，其實非常的簡單，只要在函數(shù)的最后加上一行theThing = null;即可。