作者：处女同乡会同乡情 | 来源：互联网 | 2014-06-09 11:43
Enternode-memwatch我们需要一个跨平台的调试库，当我们的程序可能存在内存泄漏时，它不需要设备告诉我们，并且会帮我们找到哪里存在泄漏。所以我们实现了node-memwatch。它给我们提供三件东西：一个‘泄漏...SyntaxHighlighte
Enternode-memwatch
我们需要一个跨平台的调试库，当我们的程序可能存在内存泄漏时，它不需要设备告诉我们，并且会帮我们找到哪里存在泄漏。所以我们实现了node-memwatch。
它给我们提供三件东西：
一个‘泄漏’事件发射器
memwatch.on(&＃39;leak&＃39;, function(info) {
// look at info to find out about what might be leaking
});
一个‘状态’事件发射器
var memwatch = require(&＃39;memwatch&＃39;);
memwatch.on(&＃39;stats&＃39;, function(stats) {
// do something with post-gc memory usage stats
});
一个堆内存区分类
var hd = new memwatch.HeapDiff();
// your code here ...
var diff = hd.end();
并且还有一个在测试时很有用处的，可以触发垃圾收集器的功能。好吧，一共四点。
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var stats = memwatch.gc();
memwatch.on(‘stats’, …): Post-GC堆统计
node-memwatch能够在任何一个JS对象分配之前，紧随着一次完整的垃圾回收和内存压缩发出一个内存使用样本。（它使用了V8的post-gc钩子，V8::AddGCEpilogueCallback，来在每次垃圾回收触发时收集堆使用信息）
统计数据包括：
usage_trend（使用趋势）
current_base（当前基数）
estimated_base（预期基数）
num_full_gc （完整的垃圾回收次数）
num_inc_gc （增长的垃圾回收次数）
heap_compactions （内存压缩次数）
min （最小）
max （最大）
这里有一个展示存在内存泄露的应用的数据看起来是什么样的例子。下面的图表随着时间追踪内存的使用。疯狂的绿线展示了process.memoryUsage()报告的内容。红线展示了node_memwatch报告的current_base。左下侧的盒子展示了附加信息。
注意Incr GCs非常高。那说明V8在拼命的尝试清理内存。
memwatch.on(‘leak’, …): 堆分配趋势
我们定义了一个简单的侦测算法来提醒你应用程序可能存在内存泄漏。即如果经过连续五次GC，内存仍被持续分配而没有得到释放，node-memwatch就会发出一个leak事件。事件的具体信息格式是明了易读的，就像这样：
{ start: Fri, 29 Jun 2012 14:12:13 GMT,
end: Fri, 29 Jun 2012 14:12:33 GMT,
growth: 67984,
reason: &＃39;heap growth over 5 consecutive GCs (20s) - 11.67 mb/hr&＃39; }
memwatch.HeapDiff(): 查找泄漏元凶
最后，node-memwatch能比较堆上对象的名称和分配数量的快照，其对比前后的差异可以帮助找出导致内存泄漏的元凶。
var hd = new memwatch.HeapDiff();
// Your code here ...
var diff = hd.end();
对比产生的内容就像这样：
{
"before": {
"nodes": 11625,
"size_bytes": 1869904,
"size": "1.78 mb"
},
"after": {
"nodes": 21435,
"size_bytes": 2119136,
"size": "2.02 mb"
},
"change": {
"size_bytes": 249232,
"size": "243.39 kb",
"freed_nodes": 197,
"allocated_nodes": 10007,
"details": [
{
"what": "Array",
"size_bytes": 66688,
"size": "65.13 kb",
"+": 4,
"-": 78
},
{
"what": "Code",
"size_bytes": -55296,
"size": "-54 kb",
"+": 1,
"-": 57
},
{
"what": "LeakingClass",
"size_bytes": 239952,
"size": "234.33 kb",
"+": 9998,
"-": 0
},
{
"what": "String",
"size_bytes": -2120,
"size": "-2.07 kb",
"+": 3,
"-": 62
}
]
}
}
HeapDiff方法在进行数据采样前会先进行一次完整的垃圾回收，以使得到的数据不会充满太多无用的信息。memwatch的事件处理会忽略掉由HeapDiff触发的垃圾回收事件，所以在stats事件的监听回调函数中你可以安全地调用HeapDiff方法。
在下图中，我们加上了堆内存对象分配数量排行：
下一步怎么做
node-memwatch提供了：
准确的内存使用情况跟踪
疑似内存泄漏通知
堆差异比较
这是跨平台的
并且不要求任何额外的设备
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