Node.js性能监控实例分析

这篇文章主要讲解了“Node.js性能监控实例分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Node.js性能监控实例分析”吧！

为什么需要性能监控

Node作为Javascript在服务端的一个运行时（Runtime），极大的丰富了Javascript的应用场景。

但是Node.js Runtime本身是一个黑盒，我们无法感知运行时的状态，对于线上问题也难以复现。

因此性能监控是Node.js应用程序「正常运行」的基石。不仅可以随时监控运行时的各项指标，还可以帮助排查异常场景问题。

组成部分

性能监控可以分为两个部分：

• 性能指标的采集和展示

• 进程级别的数据：CPU，Memory，Heap，GC等

• 系统级别的数据：磁盘占用率，I/O负载，TCP/UDP连接状态等

• 应用层的数据：QPS，慢HTTP，业务处理链路日志等

• 性能数据的抓取和分析

• Heapsnapshot：堆内存快照

• Cpuprofile：CPU快照

• Coredump：应用崩溃快照

方案对比

从上图可以看到目前主流的三种Node.js性能监控方案的优缺点，以下是简单介绍这三种方案的组成：

• Prometheus

• prom-client是prometheus的nodejs实现，用于采集性能指标

• grafana是一个可视化平台，用来展示各种数据图表，支持prometheus的接入

• 只支持了性能指标的采集和展示，排查问题还需要其他快照工具，才能组成闭环

• AliNode

• 整合了agentx + commdx的便利工具

• v8的运行时内存状态监控

• libuv的运行时状态监控

• 在线故障诊断功能：堆快照、CPU Profile、GC Trace等

• alinode是一个兼容官方nodejs的拓展运行时，提供了一些额外功能：

• agenthub是一个常驻进程，用来收集性能指标并上报

• 整体从监控，展示，快照，分析形成闭环，接入便捷简单，但是拓展运行时还是有风险

• Easy-Monitor

• xprofiler 负责进行实时的运行时状态采样，以及输出性能日志（也就是性能数据的抓取）

• xtransit 负责性能日志的采集与传输

• 跟AliNode最大的区别在于使用了Node.js Addon来实现采样器

性能指标

CPU

通过process.cpuUsage()可以获取当前进程的CPU耗时数据，返回值的单位是微秒

• user：进程执行时本身消耗的CPU时间

• system：进程执行时系统消耗的CPU时间

Memory

通过process.memoryUsage()可以获取当前进程的内存分配数据，返回值的单位是字节

• rss：常驻内存，node进程分配的总内存大小

• heapTotal：v8申请的堆内存大小

• heapUsed：v8已使用的堆内存大小

• external：v8管理的C++所占用的内存大小

• arrayBuffers：分配给ArrayBuffer的内存大小

从上图可以看出，rss包含代码段(Code Segment)、栈内存(Stack)、堆内存(Heap)

• Code Segment：存储代码段

• Stack：存储局部变量和管理函数调用

• Heap：存储对象、闭包、或者其他一切

Heap

通过v8.getHeapStatistics()和v8.getHeapSpaceStatistics()可以获取v8堆内存和堆空间的分析数据，下图展示了v8的堆内存组成分布：

堆内存空间先划分为空间（space），空间又划分为页（page），内存按照1MB对齐进行分页。

• New Space：新生代空间，用来存放一些生命周期比较短的对象数据，平分为两个空间（空间类型为semi space）：from space，to space

• 晋升条件：在New space中经过两次GC依旧存活

• Old Space：老生代空间，用来存放New Space晋升的对象

• Code Space：存放v8 JIT编译后的可执行代码

• Map Space：存放Object指向的隐藏类的指针对象，隐藏类指针是v8根据运行时记录下的对象布局结构，用于快速访问对象成员

• Large Object Space：用于存放大于1MB而无法分配到页的对象

GC

v8的垃圾回收算法分为两类：

• Major GC：使用了Mark-Sweep-Compact算法，用于老生代的对象回收

• Minor GC：使用了Scavenge算法，用于新生代的对象回收

Scavenge

前提：New space分为from和to两个对象空间

触发时机：当New space空间满了

步骤：

• 在from space中，进行宽度优先遍历

• 发现存活（可达）对象

• 已经存活过一次（经历过一次Scavange），晋升到Old space

• 其他的复制到to space中

• 当复制结束时，to space中只有存活的对象，from space就被清空了

• 交换from space和to space，开始下一轮Scavenge

适用于回收频繁，内存不大的对象，典型的空间换时间的策略，缺点是浪费了多一倍的空间

Mark-Sweep-Compact

三个步骤：标记、清除、整理

触发时机：当Old space空间满了

步骤：

• Marking（三色标记法）

• 白色：代表可回收对象

• 黑色：代表不可回收对象，且其所产生的引用都已经扫描完毕

• 灰色：代表不可回收对象，且其所产生的引用还没扫描完

• 将V8根对象直接引用的对象放进一个marking queue（显式栈）中，并将这些对象标记为灰色

• 从这些对象开始做深度优先遍历，每访问一个对象，将该对象从marking queue pop出来，并标记为黑色

• 然后将该对象引用下的所有白色对象标记为灰色，push到marking queue上，如此往复

• 直到栈上所有对象都pop掉为止，老生代的对象只剩下黑色（不可回收）和白色（可以回收）两种了

• PS：当一个对象太大，无法push到空间有限的栈时，v8会把这个对象保留灰色跳过，将整个栈标记为溢出状态（overflowed），等栈清空后，再次进行遍历标记，这样导致需要额外扫描一遍堆

• Sweep

• 清除白色对象

• 会造成内存空间不连续

• Compact

• 由于Sweep会造成内存空间不连续，不利于新对象进入GC

• 把黑色（存活）对象移到Old space的一端，这样清除出来的空间就是连续完整的

• 虽然可以解决内存碎片问题，但是会增加停顿时间（执行速度慢）

• 在空间不足以对新生代晋升过来的对象进行分配时才使用mark-compact

Stop-The-World

在最开始v8进行垃圾回收时，需要停止程序的运行，扫描完整个堆，回收完内存，才会重新运行程序。这种行为就叫全停顿（Stop-The-World）

虽然新生代活动对象较小，回收频繁，全停顿，影响不大，但是老生代存活对象多且大，标记、清理、整理等造成的停顿就会比较严重。

优化策略

• 增量回收（Incremental Marking）：在Marking阶段，当堆达到一定大小时，开始增量GC，每次分配了一定量的内存后，就暂停运行程序，做几毫秒到几十毫秒的marking，然后恢复程序的运行。

这个理念其实有点像React框架中的Fiber架构，只有在浏览器的空闲时间才会去遍历Fiber Tree执行对应的任务，否则延迟执行，尽可能少地影响主线程的任务，避免应用卡顿，提升应用性能。

• 并发清除（Concurrent Sweeping）：让其他线程同时来做 sweeping，而不用担心和执行程序的主线程冲突

• 并行清除（Parallel Sweeping）：让多个 Sweeping 线程同时工作，提升 sweeping 的吞吐量，缩短整个 GC 的周期

空间调整

由于v8对于新老生代的空间默认限制了大小

• New space 默认限制：64位系统为32M，32位系统为16M

• Old space 默认限制：64位系统为1400M，32位系统为700M

因此node提供了两个参数用于调整新老生代的空间上限

• --max-semi-space-size：设置New Space空间的最大值

• --max-old-space-size：设置Old Space空间的最大值

查看GC日志

node也提供了三种查看GC日志的方式：

• --trace_gc：一行日志简要描述每次GC时的时间、类型、堆大小变化和产生原因

• --trace_gc_verbose：展示每次GC后每个V8堆空间的详细状况

• --trace_gc_nvp：每次GC的详细键值对信息，包含GC类型，暂停时间，内存变化等

由于GC日志比较原始，还需要二次处理，可以使用AliNode团队开发的v8-gc-log-parser

快照工具

Heapsnapshot

对于运行程序的堆内存进行快照采样，可以用来分析内存的消耗以及变化

生成方式

生成.heapsnapshot文件有以下几种方式：

• 使用heapdump

• 使用v8的heap-profile

• 使用nodejs内置的v8模块提供的api

  

  

• v8.writeHeapSnapshot(fileName)

• v8.getHeapSnapshot()

• 使用v8-profiler-next

分析方法

生成的.heapsnapshot文件，可以在Chrome devtools工具栏的Memory，选择上传后，展示结果如下图：

默认的视图是Summary视图，在这里我们要关注最右边两栏：Shallow Size 和 Retained Size

• Shallow Size：表示该对象本身在v8堆内存分配的大小

• Retained Size：表示该对象所有引用对象的Shallow Size之和

当发现Retained Size特别大时，该对象内部可能存在内存泄漏，可以进一步展开去定位问题

还有Comparison视图是用于比较分析两个不同时段的堆快照，通过Delta列可以筛选出内存变化最大的对象

Cpuprofile

对于运行程序的CPU进行快照采样，可以用来分析CPU的耗时及占比

生成方式

生成.cpuprofile文件有以下几种方式：

• v8-profiler（node官方提供的工具，不过已经无法支持node v10以上的版本，并不再维护）

• v8-profiler-next（国人维护版本，支持到最新node v18，持续维护中）

这是采集5分钟的CPU Profile样例

分析方法

生成的.cpuprofile文件，可以在Chrome devtools工具栏的Javascript Profiler（不在默认tab，需要在工具栏右侧的更多中打开显示），选择上传文件后，展示结果如下图：

默认的视图是Heavy视图，在这里我们看到有两栏：Self Time和Total Time

• Self Time：代表此函数本身（不包含其他调用）的执行耗时

• Total Time：代表此函数（包含其他调用函数）的总执行耗时

当发现Total Time和Self Time偏差较大时，该函数可能存在耗时比较多的CPU密集型计算，也可以展开进一步定位排查

Codedump

当应用意外崩溃终止时，系统会自动记录下进程crash掉那一刻的内存分配信息，Program Counter以及堆栈指针等关键信息来生成core文件

生成方式

生成.core文件的三种方法：

• ulimit -c unlimited打开内核限制

• node --abort-on-uncaught-exceptionnode启动添加此参数，可以在应用出现未捕获的异常时也能生成一份core文件

• gcore <pid>手动生成core文件

分析方法

获取.core文件后，可以通过mdb、gdb、lldb等工具实现解析诊断实际进程crash的原因

• llnode `which node` -c /path/to/core/dump

案例分析

观察

从监控可以观察到堆内存在持续上升，因此需要堆快照进行排查

分析

根据heapsnapshot可以分析排查到有一个newThing的对象一直保持着比较大的内存

排查

从代码中可以看到虽然unused方法没有调用，但是newThing对象是引用自theThing，导致其一直存在于replaceThing这个函数的执行上下文中，没有被释放，这就是典型的由于闭包产生的内存泄漏案例

小结

常见的内存泄漏有以下几种情况：

• 全局变量

• 闭包

• 定时器

• 事件监听

• 缓存

因此在上述这几种情况时，一定要谨慎考虑对象在内存中是否会被自动回收，不会被自动回收的话，需要手动进行回收，比如手动把对象设置为null、移除定时器、解绑事件监听等

感谢各位的阅读，以上就是“Node.js性能监控实例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Node.js性能监控实例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！