内容简介:Erlang 内存问题诊断
通过 erlang:memory()
查看节点内存占用总览,需要通过静态和动态两个维度对内存进行考核:
- 静态: 各类内存占用比例,是否有某种类的内存占用了节点总内存的绝大部分
- 动态: 各类内存增长特性,如增长速度,或是否长期增长而不回收(atom除外)
找出有疑似内存泄露的种类后,再进行下一步分析
atom
atom不会被GC,这意味着我们应该对atom内存增长更加重视而不是忽略。在编写代码时,尽量避免动态生成atom,因为一旦你的输入源不可靠或受到攻击(特别针对网络消息),atom内存增长可能导致节点crash。可以考虑将atom生成函数替换为更安全的版本:
list_to_atom/1 -> list_to_existing_atom/1 binary_to_atom/2 -> binary_to_existing_atom/2 binary_to_term(Bin) -> binary_to_term(Bin,[safe])
ets
ets内存占用通常是由于表过大,通过 ets:i().
查看ets表条目数,大小,占用内存等。
process
进程内存占用过高可能有两方面原因,进程数量过大和进程占用内存过高。针对于前者,首先找出那些没有被链接或监控的”孤儿进程”:
[P || P<-processes(), [{_,Ls},{_,Ms}] <- [process_info(P,[links,monitors])], []==Ls,[]==Ms].
或通过 supervisor:count_children/1
查看sup下进程数量和状态。
而如果是进程所占内存过高,则可将内存占用最高的几个进程找出来进行检查:
recon:proc_count(memory, 10). % 打印占用内存最高的10个进程 recon:proc_count(message_queue_len, 10). % 打印消息队列最长的10个进程
binary
erlang binary大致上分为两种,heap binary(<=64字节)和refc binary(>64字节),分别位于进程堆和全局堆上,进程通过ProBin持有refc binary的引用,当refc binary引用计数为0时,被GC。关于binary的详细实现,参考 Erlang常用数据结构实现 。
recon提供的关于binary问题检测的函数有:
% 打印出引用的refc binary内存最高的N个进程 recon:proc_count(binary_memory, N) % 对所有进程执行GC 打印出GC前后ProcBin个数减少数量最多的N个进程 recon:bin_leak(N)
以上两个函数,通常可以找出有问题的进程,然后针对进程的业务逻辑和上下文进行优化。通常来说,针对于refc binary,有如下思路:
- 每过一段时间手动GC(高效,不优雅)
-
如果只持有大binary中的一小段,用
binary:copy/1-2
(减少refc binary引用) - 将涉及大binary的工作移到临时一次性进程中,做完工作就死亡(变相的手动GC)
- 对非活动进程使用hibernate调用(该调用将进程挂起,执行GC并清空调用栈,在收到消息时再唤醒)
一种典型地binary泄露情形发生在当一个生命周期很长的中间件当作控制和传递大型refc binary消息的请求控制器或消息路由器时,因为ProcBin仅仅只是个引用,因此它们成本很低而且在中间件进程中需要花很长的时间去触发GC,所以即使除了中间件其他所有进程都已经GC了某个refc binary对应的ProcBin,该refc binary也需要保留在共享堆里。因此中间件进程成为了主要的泄漏源。
针对这种情况,有如下解决方案:
- 避免中间件接触到refc binary,由中间件进程返回目标进程的Pid,由原始调用者来进行binary转发
- 调整中间件进程的GC频率(fullsweep_after)
driver/nif
另一部分非Erlang虚拟机管制的内存通常来自于第三方Driver或NIF,要确认是否是这部分内存出了问题,可通过 recon_alloc:memory(allocated).
和OS所报告的内存占用进行对比,可以大概得到C Driver或NIF分配的内存,再根据该部分内存的增长情况和占用比例来判断是否出现问题。
如果是纯C,那么内存使用应该是相对稳定并且可预估的,如果还挂接了 Lua 这类动态语言,调试起来要麻烦一些,在我们的服务器中,Lua部分是无状态的,可以直接重新加载Lua虚拟机。其它的调试手段,则要透过Lua层面的GC机制去解决问题了。
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