NodeJs內存占用過高的排查實戰(zhàn)記錄
前言
一次線上容器擴容引發(fā)的排查，雖然最后查出并不是真正的 OOM 引起的，但還是總結記錄一下其中的排查過程，整個過程像是破案，一步步尋找蛛絲馬跡，一步步驗證出結果。
做這件事的意義和必要性個人覺得有這么幾個方面吧：
- 從程序員角度講：追求代碼極致，不放過問題，務必保證業(yè)務的穩(wěn)定性這幾個方面
- 從資源角度講：就是為了降低無意義的資源開銷
- 從公司角度講：降低服務器成本，給公司省錢
環(huán)境：騰訊 Taf 平臺上運行的 NodeJs 服務。
問題起因
最開始是因為一個定時功能上線后，線上的容器自動進行了擴容，由于 NodeJs 服務本身只有一些接口查詢和 socket.io 的功能，一沒大流量，二沒高并發(fā)的一個服務居然需要擴容 8 個容器（一個容器分配的是 2G 的內存），想到這里懷疑是內存泄漏了。同時日志中偶發(fā)的看到內存不足。
擴容原因
問了運維同學查到是由于內存占用到臨界值導致的擴容。
負載情況
首先排除一下是不是因為服務壓力過大導致的內存占用升高，可能這是一種正常的業(yè)務現(xiàn)象。
通過監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)流量和 CPU 占用都不是很高，甚至可以說是很低，那么這么高的內存占用是屬于不正常的現(xiàn)象的。
因為是內存原因導致的，而且有逐步持續(xù)上升的現(xiàn)象，所以就聯(lián)想到了內存泄漏這個方向，常用的做法是打印「堆快照」即 heapsnapshot 文件。
進入容器：
go 節(jié)點名稱
進入 NodeJs 項目的文件夾
/usr/local/app/taf/service_name/bin/src
生成快照：
const heapdump = require('heapdump');
heapdump.writeSnapshot('./' + new Date().getTime() + '.heapsnapshot', function(err, filename) {
console.log('dump written to', filename);
});
受限于容器內使用 lrzsz 命令直接傳輸文件很慢，因此需要使用 scp 命令傳輸?shù)揭慌_靜態(tài)資源服務器上，可以通過瀏覽器進行下載的。
scp 1620374489828.heapsnapshot username@ip:/data/static/snapshot
對比 heapsnapshot
在服務啟動后，和運行一段時間后的生成兩次快照內容，對比后的排序也只能大致看到 Websocket Socket 這些關鍵字。
進一步展開也無法定位到是否由某個函數(shù)引起的。
從快照里面似乎找不到什么線索，由于整個工程的業(yè)務量代碼并不是很大，因此逐行 review 排查，但是似乎也沒有什么異常的寫法會引起 oom，其實業(yè)務代碼小還好，如果是個大工程的話，這種做法沒有性價比，還是需要通過一些診斷手段來排查，而不是直接去 codereview。
反復打印了幾次快照，看了幾遍后，還是看到 websocket 這些字眼，因而考慮到是否是因為 socket 鏈接未釋放導致的問題呢？
Google 關鍵字搜了一下 WebSocket memory leak ，還真有，解決方案是加上 perMessageDeflate ，禁用壓縮。目前低版本的 socket-io 默認是開啟的，于是我加了之后觀察了一段時間的內存占用，并未有明顯的下跌，發(fā)布后，內存占用依舊很高。
配置語法：
require('socket.io').listen(server, {perMessageDeflate: false});
客戶端發(fā)送的請求中含有這個字段：
首先這個參數(shù)是用來壓縮數(shù)據(jù)的，client 端默認是開啟，server 端是關閉的，出于某些原因，開啟后會導致內存和性能的消耗，官方建議是考慮后再決定是否開啟。但是低版本的 socket-io 是開啟的，比如 ^2.3.0 的版本（貌似是 bug，后續(xù)版本已經(jīng)改為默認關閉）。
The extension is disabled by default on the server and enabled by default on the client. It adds a significant overhead in terms of performance and memory consumption so we suggest to enable it only if it is really needed.
https://github.com/socketio/socket.io/issues/3477#issuecomment-610265035
開啟后，內存仍舊居高不下。
console.log
另外一個現(xiàn)象就是現(xiàn)有的 Node 服務會打印一些日志，翻了一些網(wǎng)上的 NodeJs 內存泄漏的文章，有看到 console 日志輸出導致的泄漏的情況，因此注釋掉 console 之后繼續(xù)觀察內存占用，結果仍舊是內存高占用。
線索到這里似乎就斷掉了，沒有頭緒了。
日志
過了一天后，無意中看了一下日志文件，由于服務啟動的時候會打印一些啟動日志，發(fā)現(xiàn)有重復輸出的情況：
說明有重復運行的情況，為了驗證這一猜想，使用 top 命令查看。
TOP 命令
同時還想看一下具體的內存占用。發(fā)現(xiàn)居然有這么多的 worker process ，根據(jù)當前業(yè)務的實際使用情況不應該只有 2 ~ 4 個就夠了么，為什么要開這么多的子進程。
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 90359 username 20 0 736m 38m 14m S 0.0 0.0 0:07.30 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90346 username 20 0 864m 38m 14m S 0.3 0.0 0:07.08 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90381 username 20 0 730m 38m 14m S 0.3 0.0 0:08.75 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90366 username 20 0 804m 37m 14m S 0.0 0.0 0:06.94 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90618 username 20 0 730m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.42 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90326 username 20 0 736m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.46 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90542 username 20 0 736m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.85 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90332 username 20 0 799m 37m 14m S 0.0 0.0 0:07.32 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90580 username 20 0 732m 37m 14m S 0.3 0.0 0:08.94 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90602 username 20 0 731m 37m 14m S 0.3 0.0 0:08.33 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90587 username 20 0 735m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.83 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90568 username 20 0 731m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.83 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90544 username 20 0 729m 37m 14m S 0.0 0.0 0:09.07 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90556 username 20 0 729m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.82 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90431 username 20 0 735m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.29 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90486 username 20 0 729m 37m 14m S 0.0 0.0 0:09.06 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90516 username 20 0 735m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.95 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90465 username 20 0 729m 37m 14m S 0.0 0.0 0:09.06 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90527 username 20 0 735m 37m 14m S 0.0 0.0 0:08.46 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90487 username 20 0 732m 37m 14m S 0.3 0.0 0:08.48 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90371 username 20 0 731m 37m 14m S 0.3 0.0 0:08.75 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90423 username 20 0 729m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.09 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90402 username 20 0 729m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.96 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90500 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.70 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90353 username 20 0 729m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.95 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90636 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.84 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90425 username 20 0 732m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.78 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90506 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.84 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90589 username 20 0 729m 36m 14m S 0.3 0.0 0:09.05 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90595 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:09.03 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90450 username 20 0 729m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.97 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90531 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.99 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90509 username 20 0 735m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.67 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90612 username 20 0 730m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.84 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90479 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.58 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90609 username 20 0 731m 36m 14m S 0.3 0.0 0:09.23 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90404 username 20 0 734m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.78 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90395 username 20 0 736m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.57 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90444 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:09.04 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90438 username 20 0 729m 36m 14m S 0.3 0.0 0:07.78 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90340 username 20 0 736m 36m 14m S 0.3 0.0 0:07.37 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90333 username 20 0 729m 36m 14m S 0.0 0.0 0:07.60 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90563 username 20 0 735m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.93 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90565 username 20 0 734m 36m 14m S 0.3 0.0 0:08.77 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90457 username 20 0 735m 36m 14m S 0.0 0.0 0:08.31 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90387 username 20 0 740m 36m 14m S 0.0 0.0 0:07.59 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90573 username 20 0 728m 35m 14m S 0.0 0.0 0:09.06 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90472 username 20 0 728m 35m 14m S 0.0 0.0 0:08.94 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: worker process 90313 username 20 0 588m 27m 13m S 0.0 0.0 0:00.46 /usr/local/app/service_name/bin/src/index.js: master process
由于 %MEM 這一列的數(shù)值在容器內部看不出具體的內存占用，都是顯示的 0.0，所以需要查看 VIRT, RES 和 SHR 這三個值，它們的含義可以在這里查看： https://www.orchome.com/298
我們更關心 RES，RES 的含義是指進程虛擬內存空間中已經(jīng)映射到物理內存空間的那部分的大小，因此可以發(fā)現(xiàn)，一個 worker process 占用了 35 ~ 38M 之間的內存大小，一共有 48 個 worker process， 一個 master process。
48 個 worker process 是怎么來的呢？通過查詢 CPU 的邏輯個數(shù)，可以看到確實是 48 個。
# 總核數(shù) = 物理CPU個數(shù) X 每顆物理CPU的核數(shù) # 總邏輯CPU數(shù) = 物理CPU個數(shù) X 每顆物理CPU的核數(shù) X 超線程數(shù) # 查看物理CPU個數(shù) cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 查看每個物理CPU中core的個數(shù)(即核數(shù)) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq # 查看邏輯CPU的個數(shù) cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
控制進程數(shù)
由于對 Taf 平臺不是很熟悉，了解到在 taf 上面運行 NodeJS 需要對應的 package： @tars/node-agent ，查了一下官網(wǎng)的使用文檔： https://tarscloud.github.io/TarsDocs/dev/tars.js/tars-node-agent.html
有一個 -i 的配置，代表 instances
-i, –instances
node-agent 采用 Node.js 原生的 Cluster 模塊來實現(xiàn)負載均衡。
可在此配置 node-agent 啟動的子進程（業(yè)務進程）數(shù)量：
未配置（或配置為 auto 、 0 ），啟動的子進程數(shù)量等于 CPU 物理核心 個數(shù)。
配置為 max ，啟動的子進程數(shù)量等于 CPU 個數(shù)（所有核心數(shù)）。
如果 node-agent 是由 tarsnode 啟動的，會自動讀取TARS配置文件中的 tars.application.client.asyncthread 配置節(jié)。
也可通過 TARS平臺 -> 編輯服務 -> 異步線程數(shù) 進行調整。
https://tarscloud.github.io/TarsDocs/dev/tars.js/tars-node-agent.html
通過這個 package 啟動 Taf 上的 NodeJs 服務，同時開啟負載均衡的能力，由于沒有配置具體的子進程（業(yè)務進程）數(shù)量，所以默認就是用了 CPU 物理核心 個數(shù)，因為是 2 個 cpu 所以再 *2，一共生成了 48 個 ♂️，每個 worker process 都要占用內存，所以內存占用一直居高不下。
可以在「私有模板」里修改配置：
然后重啟服務，查看內存占用：
可見 worker process 數(shù)量影響了內存占用，原先內存使用率的趨勢圖上會持續(xù)增長（剛開始也是因此懷疑內存泄漏），這個問題在降低了 worker process 后并沒有體現(xiàn)出來，目前暫且忽略，后續(xù)會持續(xù)觀察。
為了驗證重復 console 和 worker process 的關系，在開啟 2 個 worker process 的情況下，查看日志，確實是打印了 2 次。
總結
復盤一下這次的問題：
為什么沒有及時發(fā)現(xiàn)？
可能和前端開發(fā)者的角色有一定關系，對于后端服務的一些特性不太敏感。也沒有花精力去關注，或者說不知道，不了解。
是否可以提前避免？
可以有類似的告警機制提示 Node 服務的內存在上升趨勢，獲取我還沒有熟悉透 Taf 平臺的功能，后期摸索一下。
到此這篇關于NodeJs內存占用過高的排查的文章就介紹到這了,更多相關NodeJs內存占用過高內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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