之前一次偶然机会发现，react 在server渲染时，当NODE_ENV != production时，会导致内存泄漏。具体issues: https://github.com/facebook/react/issues/7406 。随着node，react同构等技术地广泛运用，node端内存泄漏等问题应该引起我们的重视。为什么node容易出现内存泄漏以及出现之后应该如何排查，下面通过一个简单的介绍以及例子来说明。
首先，node是基于v8引擎基础上，其内存管理方式与v8一致。下面简单介绍v8的相关内存特效。
V8内存限制
node基于V8构建，通过V8的方式进行分配跟管理js对象。V8对内存的使用有限制（老生代内存64位系统下约为1.4G，32位系统下约为0.7G，新生代内存64位系统下约为32MB，32系统下约为16MB）。在这样的限制下，将导致无法操作大内存对象。如果不小心触碰这个界限，就会造成进程退出。
原因：V8在执行垃圾回收时会阻塞JavaScript应用逻辑，直到垃圾回收结束再重新执行JavaScript应用逻辑，这种行为被称为“全停顿”（stop-the-world）。若V8的堆内存为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。
通过node --max-old-space-size=xxx（单位MB） , node --max-new-space-size=xxx（单位KB） 设置新生代内存以及老生代内存来破解默认的内存限制。
V8的堆构成
V8的堆其实并不只是由老生代和新生代两部分构成，可以将堆分为几个不同的区域：
新生代内存区：大多数的对象被分配在这里，这个区域很小但是垃圾回特别频繁 老生代指针区：属于老生代，这里包含了大多数可能存在指向其他对象的指针的对象，大多数从新生代晋升的对象会被移动到这里 老生代数据区：属于老生代，这里只保存原始数据对象，这些对象没有指向其他对象的指针 大对象区：这里存放体积超越其他区大小的对象，每个对象有自己的内存，垃圾回收其不会移动大对象 代码区：代码对象，也就是包含JIT之后指令的对象，会被分配在这里。唯一拥有执行权限的内存区 Cell区、属性Cell区、Map区：存放Cell、属性Cell和Map，每个区域都是存放相同大小的元素，结构简单GC回收类型
增量式GC
表示垃圾回收器在扫描内存空间时是否收集（增加）垃圾并在扫描周期结束时清空垃圾。
非增量式GC
使用非增量式垃圾收集器时，一收集到垃圾即将其清空。
垃圾回收器只会针对新生代内存区、老生代指针区以及老生代数据区进行垃圾回收。对象首先进入占用空间较少的新生代内存。大部分对象会很快失效，非增量GC直接回收这些少量内存。假如有些对象一段时间内不能被回收，则进去老生代内存区。这个区域则执行不频繁的增量GC，且耗时较长。
那什么时候才会导致内存泄漏的发生呢？
内存泄漏的途径
内存泄露 缓存 队列消费不及时 作用域未释放Node的内存构成主要是通过V8进行分配的部分和Node自行分配的部分。受V8的垃圾回收限制的主要是V8的堆内存。造成内存泄漏的主要原因：1，缓存；2，队列消费不及时；3，作用域未释放
内存泄漏分析
查看V8内存使用情况(单位byte)
process.memoryUsage();
{
ress: 47038464,
heapTotal: 34264656,
heapUsed: 2052866
}
ress：进程的常驻内存部分
heapTotal，heapUsed：V8堆内存信息
查看系统内存使用情况(单位byte)
os.totalmem()
os.freemem()
返回系统总内存以及闲置内存
查看垃圾回收日志
node --trace_gc -e "var a = []; for( var i = 0; i < 1000000; i++ ) { a.push(new Array(100)); }" >> gc.log //输出垃圾回收日志
node --prof //输出node执行时性能日志。 使用windows-tick.processor查看。
分析监控工具
v8-profiler 对v8堆内存抓取快照和对cpu进行分析
node-heapdump 对v8堆内存抓取快照
node-mtrace 分析堆栈使用
node-memwatch 监听垃圾回收情况
node-memwatch
memwatch.on('stats',function(info){
console.log(info)
})
memwatch.on('leak',function(info){
console.log(info)
})
stats事件:每次进行全堆垃圾回收时，将触发一次stats事件。这个事件将会传递内存统计信息。
{
"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
}
观察num_full_gc和num_inc_gc反映垃圾回收情况。
leak事件：如果经过连续5次垃圾回收后，内存仍然没有被释放，意味着内存泄漏的发生。这个时候会触发一个leak事件。
{ 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。
