原文：http://www.nearform.com/nodecrunch/self-detect-memory-leak-node

追踪NodeJS代码中的内存泄漏一直是一个很有挑战的难题。本文讨论如何从一个node写的应用里自动的跟踪到内存泄漏问题，在这里笔者向大家推荐两款追查内存问题的神器 —— memwatch 和 heapdump

首先，我们来看一个简单的内存泄漏

var http = require('http');

var server = http.createServer(function (req, res) {
 for (var i=0; i<1000; i++) {
   server.on('request', function leakyfunc() {});
 }

 res.end('Hello World\n');
}).listen(1337, '127.0.0.1');
server.setMaxListeners(0);
console.log('Server running at http://127.0.0.1:1337/. Process PID: ', process.pid);

每一个请求我们增加了1000个导致泄漏的监听器。如果我们在一个shell控制台中执行以下命令：

while true; do curl "http://127.0.0.1:1337/"; done

然后在另外一个shell控制台中查看我们的进程

top -pid

我们会看到node进程产生异常高的内存占用，我们的node进程看起来失控了。那么，当我们的node进程出现这种情况的时候，通常我们该怎样诊断出问题的根源？

内存泄露的检测

npm模块 memwatch 是一个非常好的内存泄漏检查工具，让我们先将这个模块安装到我们的app中去，执行以下命令：

npm install --save memwatch

然后，在我们的代码中，添加：

var memwatch = require('memwatch');
//memwatch.setup();  原文有这行代码，最新版本的memwatch已去掉这个方法（译者注）

然后监听 leak 事件

memwatch.on('leak', function(info) {
 console.error('Memory leak detected: ', info);
});

这样当我们执行我们的测试代码，我们会看到下面的信息：

{
 start: Fri Jan 02 2015 10:38:49 GMT+0000 (GMT),
 end: Fri Jan 02 2015 10:38:50 GMT+0000 (GMT),
 growth: 7620560,
 reason: 'heap growth over 5 consecutive GCs (1s) - -2147483648 bytes/hr'
}

memwatch发现了内存泄漏！memwatch 判定内存泄漏事件发生的规则如下：

当你的堆内存在5个连续的垃圾回收周期内保持持续增长，那么一个内存泄漏事件被派发

了解更加详细的内容，查看 memwatch

内存泄漏分析

使用memwatch我们发现了存在内存泄漏，这非常好，但是现在呢？我们还需要定位内存泄漏出现的实际位置。要做到这一点，有两种方法可以使用。

memwatch heap diff

通过memwatch你可以得到堆内存使用量和内存随程序运行产生的差异。详细的文档在这里

例如，我们可以在两个leak事件发生的间隔中做一个heap dump：

var hd;
memwatch.on('leak', function(info) {
 console.error(info);
 if (!hd) {
   hd = new memwatch.HeapDiff();
 } else {
   var diff = hd.end();
   console.error(util.inspect(diff, true, null));
   hd = null;
 }
});

执行这段代码会输出更多的信息：

{ before: {
   nodes: 244023,
   time: Fri Jan 02 2015 12:13:11 GMT+0000 (GMT),
   size_bytes: 22095800,
   size: '21.07 mb' },
 after: {
   nodes: 280028,
   time: Fri Jan 02 2015 12:13:13 GMT+0000 (GMT),
   size_bytes: 24689216,
   size: '23.55 mb' },
 change: {
   size_bytes: 2593416,
   size: '2.47 mb',
   freed_nodes: 388,
   allocated_nodes: 36393,
   details:
   [ { size_bytes: 0,
   '+': 0,
   what: '(Relocatable)',
   '-': 1,
   size: '0 bytes' },
   { size_bytes: 0,
   '+': 1,
   what: 'Arguments',
   '-': 1,
   size: '0 bytes' },
   { size_bytes: 2856,
   '+': 223,
   what: 'Array',
   '-': 201,
   size: '2.79 kb' },
   { size_bytes: 2590272,
   '+': 35987,
   what: 'Closure',
   '-': 11,
   size: '2.47 mb' },
...

所以在内存泄漏事件之间，我们发现堆内存增长了2.47MB，而导致内存增长的罪魁祸首是闭包。如果你的泄漏是由某个class造成的，那么what字段可能会输出具体的class名字，所以这样的话，你会获得足够的信息来帮助你最终定位到泄漏之处。

然而，在我们的例子中，我们唯一获得的信息只是泄漏来自于闭包，这个信息非常有用，但是仍不足以在一个复杂的应用中迅速找到问题的来源（复杂的应用往往有很多的闭包，不知道哪一个造成了内存泄漏——译者注）

所以我们该怎么办呢？这时候该Heapdump出场了。

Heapdump

npm模块node-heapdump是一个非凡的模块，它可以使用来将v8引擎的堆内存内容dump出来，这样你就可以在Chrome的开发者工具中查看问题。你可以在开发工具中对比不同运行阶段的堆内存快照，这样可以帮助你定位到内存泄漏的位置。要想了解heapdump的更多内容，可以阅读这篇文章

现在让我们来试试 heapdump，在每一次发现内存泄漏的时候，我们都将此时的内存堆栈快照写入磁盘中：

memwatch.on('leak', function(info) {
 console.error(info);
 var file = '/tmp/myapp-' + process.pid + '-' + Date.now() + '.heapsnapshot';
 heapdump.writeSnapshot(file, function(err){
   if (err) console.error(err);
   else console.error('Wrote snapshot: ' + file);
  });
});

运行我们的代码，磁盘上会产生一些.heapsnapshot的文件到/tmp目录下。现在，在Chrome浏览器中，启动开发者工具（在mac下的快捷键是alt+cmd+i），点击Profiles标签并点击Load按钮载入我们的快照。

我们能够很清晰地发现原来leakyfunc()是内存泄漏的元凶。

我们依然还可以通过对比两次记录中heapdump的不同来更加迅速确认两次dump之间的内存泄漏:

想要进一步了解开发者工具的memory profiling功能，可以阅读 Taming The Unicorn: Easing JavaScript Memory Profiling In Chrome DevTools 这篇文章。

Turbo Test Runner

我们给Turbo - FeedHenry开发的测试工具提交了一个小补丁 — 使用了上面所说的内存泄漏检查技术。这样就可以让开发者写针对内存的单元测试了，如果模块有内存问题，那么测试结果中就会产生相应的警告。详细了解具体的内容，可以访问Turbo模块。

结论和其他细节

上面的内容讨论了一种检测NodeJS内存泄漏的基本方法，以下是一些结论：

• heapdump有一些潜规则，例如快照大小等。仔细阅读说明文档，并且生成快照也是比较消耗CPU资源的。
• 还有些其他方法也能生成快照，各有利弊，针对你的项目选择最适合的方式。（例如，发送sigusr2到进程等等，这里有一个memwatch-sigusr2项目）
• 需要考虑在什么情况下开启memwatch/heapdump。只有在测试环境中有开启它们的必要，另外也需要考虑heapdump的频度以免耗尽了CPU。总之，选择最适合你项目的方式。
• 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()是一个可以考虑的方法。
• 当内存问题被探测到之后，你应该要确定这确实是个内存泄漏问题，然后再告知给相关人员。
• 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，你其实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。
• memwatch目前仅支持node 0.10.x，node 0.12.x（可能还有io.js)支持的版本在这个分支
• 这篇文章相关的代码我放在gist上。