之前一次偶然機會發現，react 在server渲染時，當NODE_ENV != production時，會導致記憶體洩漏。具體issues: https://github.com/facebook/react/issues/7406 。隨著node，react同構等技術地廣泛運用，node端記憶體洩漏等問題應該引起我們的重視。為什麼node容易出現記憶體洩漏以及出現之後應該如何排查，以下透過一個簡單的介紹以及例子來說明。
首先，node是基於v8引擎基礎上，其記憶體管理方式與v8一致。以下簡單介紹v8的相關記憶體特效。
V8記憶體限制
node基於V8構建，透過V8的方式進行分配跟管理js物件。 V8對記憶體的使用有限制（老生代記憶體64位元系統下約為1.4G，32位元系統下約為0.7G，新生代記憶體64位元系統下約32MB，32系統下約為16MB）。在這樣的限制下，將導致無法操作大內存物件。如果不小心觸碰這個界限，就會造成進程退出。
原因：V8執行垃圾回收時會阻塞JavaScript應用邏輯，直到垃圾回收結束再重新執行JavaScript應用邏輯，這種行為被稱為「全停頓」（stop-the-world）。若V8的堆內存為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。
透過node --max-old-space-size=xxx（單位MB） , node --max-new-space-size=xxx（單位KB） 設定新生代記憶體以及老生代記憶體來破解預設的記憶體限制。
V8的堆構成
V8的堆其實並不只是由老生代和新生代兩部分構成，可以將堆分為幾個不同的區域：
新生代內存區：大多數的對像被分配在這裡，這個區域很小但是垃圾回特別頻繁
老生代指針區：屬於老生代，這裡包含了大多數可能存在指向其他對象的指針的對象，大多數從新生代晉升的對象會被移動到這裡
老生代資料區：屬於老生代，這裡只保存原始資料對象，這些對象沒有指向其他對象的指針
大對象區：這裡存放體積超越其他區大小的對象，每個對像有自己的內存，垃圾回收其不會移動大對象
代碼區：代碼對象，也就是包含JIT之後指令的對象，會被分配在這裡。唯一擁有執行權限的記憶體區
Cell區、屬性Cell區、Map區：存放Cell、屬性Cell和Map，每個區域都是存放相同大小的元素，結構簡單
GC回收類型
增量式GC
表示垃圾回收器在掃描記憶體空間時是否收集（增加）垃圾並在掃描週期結束時清空垃圾。
非增量式GC
使用非增量式垃圾收集器時，一收集到垃圾即將其清空。
垃圾回收器只會針對新生代記憶區、老生代指針區以及老生代資料區進行垃圾回收。物件首先進入佔用空間較少的新生代記憶體。大部分物件會很快失效，非增量GC直接回收這些少量記憶體。假如有些物件一段時間內不能被回收，則進去老生代內存區。這個區域則執行不頻繁的增量GC，且耗時較長。
那什麼時候才會導致記憶體洩漏的發生呢？
記憶體洩漏的途徑
記憶體洩漏
快取
隊列消費不及時
作用域未釋放
Node的記憶體構成主要是透過V8進行分配的部分和Node自行分配的部分。受V8的垃圾回收限制的主要是V8的堆內存。造成記憶體洩漏的主因：1，快取；2，佇列消費不及時；3，作用域未釋放
記憶體洩漏分析
查看V8記憶體使用量(單位byte)
process.memoryUsage();
{
ress: 47038464,
heapTotal: 34264656,
heapUsed: 2052866
}進程的常駐記憶體部分heapTotal，heapUsed：V8堆內存資訊查看系統記憶體使用情況(單位byte)
os.totalmem()
os.freemem()
os.totalmem()
os.freemem()os.totalmem()os.freemem()
node --prof //輸出node執行時效能日誌。 使用windows-tick.processor查看。
分析監控工具
v8-profiler 對v8堆內存抓取快照和對cpu進行分析
node-heapdump 對v8堆內存抓取快照node-mtrace 分析堆棧使用
nodede-memwatch node-memwatchmemwatch.on('stats',function(info){
console.log(info)
})
memwatch.on('leak',function(info){
console.log(info)
}){
"num_full_gc": 17, //第几次全栈垃圾回收
"num_inc_gc": 8, //第几次增量垃圾回收
"heap_compactions": 8, //第几次对老生代进行整理
"estimated_base": 2592568, //预估基数
"current_base": 2592568, //当前基数
"min": 2499912, //最小
"max": 2592568, //最大
"usage_trend": 0 //使用趋势
}{ 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 堆内存比较 排查内存溢出代码。
下面，我们通过一个例子来演示如何排查定位内存泄漏：
首先我们创建一个导致内存泄漏的例子：
//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');
});
这里我们通过设置一个不断增加且不回被回收的数组，来模拟内存泄漏。
通过使用heap-dump模块来定时纪录内存快照，并通过chrome开发者工具profiles来导入快照，对比分析。
我们可以看到，在浏览器访问 localhost:3000 ，并多次刷新后，快照的大小一直在增长，且即使不请求，也没有减小，说明已经发生了泄漏。
接着我们通过过chrome开发者工具profiles, 导入快照。通过设置comparison，对比初始快照，发送请求，平稳，再发送请求这3个阶段的内存快照。可以发现右侧new中LeakClass一直增加。在delta中始终为正数，说明并没有被回收。
小结
针对内存泄漏可以采用植入memwatch，或者定时上报process.memoryUsage内存使用率到monitor，并设置告警阀值进行监控。
当发现内存泄漏问题时，若允许情况下，可以在本地运行node-heapdump，使用定时生成内存快照。并把快照通过chrome Profiles分析泄漏原因。若无法本地调试，在测试服务器上使用v8-profiler输出内存快照比较分析json（需要代码侵入）。
需要考虑在什么情况下开启memwatch/heapdump。考虑heapdump的频度以免耗尽了CPU。 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()。
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。
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