你好,我是倪朋飞。
通过前几节对内存基础的学习,我相信你对 Linux 内存的工作原理,已经有了初步了解。
对普通进程来说,能看到的其实是内核提供的虚拟内存,这些虚拟内存还需要通过页表,由系统映射为物理内存。
当进程通过 malloc() 申请虚拟内存后,系统并不会立即为其分配物理内存,而是在首次访问时,才通过缺页异常陷入内核中分配内存。
为了协调 CPU 与磁盘间的性能差异,Linux 还会使用 Cache 和 Buffer ,分别把文件和磁盘读写的数据缓存到内存中。
对应用程序来说,动态内存的分配和回收,是既核心又复杂的一个逻辑功能模块。管理内存的过程中,也很容易发生各种各样的“事故”,比如,
没正确回收分配后的内存,导致了泄漏。
访问的是已分配内存边界外的地址,导致程序异常退出,等等。
今天我就带你来看看,内存泄漏到底是怎么发生的,以及发生内存泄漏之后该如何排查和定位。
说起内存泄漏,这就要先从内存的分配和回收说起了。
先回顾一下,你还记得应用程序中,都有哪些方法来分配内存吗?用完后,又该怎么释放还给系统呢?
前面讲进程的内存空间时,我曾经提到过,用户空间内存包括多个不同的内存段,比如只读段、数据段、堆、栈以及文件映射段等。这些内存段正是应用程序使用内存的基本方式。
举个例子,你在程序中定义了一个局部变量,比如一个整数数组 int data[64] ,就定义了一个可以存储 64 个整数的内存段。由于这是一个局部变量,它会从内存空间的栈中分配内存。
栈内存由系统自动分配和管理。一旦程序运行超出了这个局部变量的作用域,栈内存就会被系统自动回收,所以不会产生内存泄漏的问题。
再比如,很多时候,我们事先并不知道数据大小,所以你就要用到标准库函数 malloc() _,_在程序中动态分配内存。这时候,系统就会从内存空间的堆中分配内存。
堆内存由应用程序自己来分配和管理。除非程序退出,这些堆内存并不会被系统自动释放,而是需要应用程序明确调用库函数 free() 来释放它们。如果应用程序没有正确释放堆内存,就会造成内存泄漏。
这是两个栈和堆的例子,那么,其他内存段是否也会导致内存泄漏呢?经过我们前面的学习,这个问题并不难回答。
只读段,包括程序的代码和常量,由于是只读的,不会再去分配新的内存,所以也不会产生内存泄漏。
数据段,包括全局变量和静态变量,这些变量在定义时就已经确定了大小,所以也不会产生内存泄漏。
最后一个内存映射段,包括动态链接库和共享内存,其中共享内存由程序动态分配和管理。所以,如果程序在分配后忘了回收,就会导致跟堆内存类似的泄漏问题。
内存泄漏的危害非常大,这些忘记释放的内存,不仅应用程序自己不能访问,系统也不能把它们再次分配给其他应用。内存泄漏不断累积,甚至会耗尽系统内存。
虽然,系统最终可以通过 OOM (Out of Memory)机制杀死进程,但进程在 OOM 前,可能已经引发了一连串的反应,导致严重的性能问题。
比如,其他需要内存的进程,可能无法分配新的内存;内存不足,又会触发系统的缓存回收以及 SWAP 机制,从而进一步导致 I/O 的性能问题等等。
内存泄漏的危害这么大,那我们应该怎么检测这种问题呢?特别是,如果你已经发现了内存泄漏,该如何定位和处理呢。
接下来,我们就用一个计算斐波那契数列的案例,来看看内存泄漏问题的定位和处理方法。
斐波那契数列是一个这样的数列:0、1、1、2、3、5、8…,也就是除了前两个数是0和1,其他数都由前面两数相加得到,用数学公式来表示就是 F(n)=F(n-1)+F(n-2),(n>=2),F(0)=0, F(1)=1。
今天的案例基于 Ubuntu 18.04,当然,同样适用其他的 Linux 系统。
机器配置:2 CPU,8GB 内存
预先安装 sysstat、Docker 以及 bcc 软件包,比如:
# install sysstat docker
sudo apt-get install -y sysstat docker.io
# Install bcc
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/bionic bionic main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)
其中,sysstat 和 Docker 我们已经很熟悉了。sysstat 软件包中的 vmstat ,可以观察内存的变化情况;而 Docker 可以运行案例程序。
bcc 软件包前面也介绍过,它提供了一系列的 Linux 性能分析工具,常用来动态追踪进程和内核的行为。更多工作原理你先不用深究,后面学习我们会逐步接触。这里你只需要记住,按照上面步骤安装完后,它提供的所有工具都位于 /usr/share/bcc/tools 这个目录中。
注意:bcc-tools需要内核版本为4.1或者更高,如果你使用的是CentOS7,或者其他内核版本比较旧的系统,那么你需要手动升级内核版本后再安装。
打开一个终端,SSH 登录到机器上,安装上述工具。
同以前的案例一样,下面的所有命令都默认以 root 用户运行,如果你是用普通用户身份登陆系统,请运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。
如果安装过程中有什么问题,同样鼓励你先自己搜索解决,解决不了的,可以在留言区向我提问。如果你以前已经安装过了,就可以忽略这一点了。
安装完成后,再执行下面的命令来运行案例:
$ docker run --name=app -itd feisky/app:mem-leak
案例成功运行后,你需要输入下面的命令,确认案例应用已经正常启动。如果一切正常,你应该可以看到下面这个界面:
$ docker logs app
2th => 1
3th => 2
4th => 3
5th => 5
6th => 8
7th => 13
从输出中,我们可以发现,这个案例会输出斐波那契数列的一系列数值。实际上,这些数值每隔 1 秒输出一次。
知道了这些,我们应该怎么检查内存情况,判断有没有泄漏发生呢?你首先想到的可能是 top 工具,不过,top 虽然能观察系统和进程的内存占用情况,但今天的案例并不适合。内存泄漏问题,我们更应该关注内存使用的变化趋势。
所以,开头我也提到了,今天推荐的是另一个老熟人, vmstat 工具。
运行下面的 vmstat ,等待一段时间,观察内存的变化情况。如果忘了 vmstat 里各指标的含义,记得复习前面内容,或者执行 man vmstat 查询。
# 每隔3秒输出一组数据
$ vmstat 3
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 0 6601824 97620 1098784 0 0 0 0 62 322 0 0 100 0 0
0 0 0 6601700 97620 1098788 0 0 0 0 57 251 0 0 100 0 0
0 0 0 6601320 97620 1098788 0 0 0 3 52 306 0 0 100 0 0
0 0 0 6601452 97628 1098788 0 0 0 27 63 326 0 0 100 0 0
2 0 0 6601328 97628 1098788 0 0 0 44 52 299 0 0 100 0 0
0 0 0 6601080 97628 1098792 0 0 0 0 56 285 0 0 100 0 0
从输出中你可以看到,内存的 free 列在不停的变化,并且是下降趋势;而 buffer 和 cache 基本保持不变。
未使用内存在逐渐减小,而 buffer 和 cache 基本不变,这说明,系统中使用的内存一直在升高。但这并不能说明有内存泄漏,因为应用程序运行中需要的内存也可能会增大。比如说,程序中如果用了一个动态增长的数组来缓存计算结果,占用内存自然会增长。
那怎么确定是不是内存泄漏呢?或者换句话说,有没有简单方法找出让内存增长的进程,并定位增长内存用在哪儿呢?
根据前面内容,你应该想到了用 top 或ps 来观察进程的内存使用情况,然后找出内存使用一直增长的进程,最后再通过 pmap 查看进程的内存分布。
但这种方法并不太好用,因为要判断内存的变化情况,还需要你写一个脚本,来处理 top 或者 ps 的输出。
这里,我介绍一个专门用来检测内存泄漏的工具,memleak。memleak 可以跟踪系统或指定进程的内存分配、释放请求,然后定期输出一个未释放内存和相应调用栈的汇总情况(默认5 秒)。
当然,memleak 是 bcc 软件包中的一个工具,我们一开始就装好了,执行 /usr/share/bcc/tools/memleak 就可以运行它。比如,我们运行下面的命令:
# -a 表示显示每个内存分配请求的大小以及地址
# -p 指定案例应用的PID号
$ /usr/share/bcc/tools/memleak -a -p $(pidof app)
WARNING: Couldn't find .text section in /app
WARNING: BCC can't handle sym look ups for /app
addr = 7f8f704732b0 size = 8192
addr = 7f8f704772d0 size = 8192
addr = 7f8f704712a0 size = 8192
addr = 7f8f704752c0 size = 8192
32768 bytes in 4 allocations from stack
[unknown] [app]
[unknown] [app]
start_thread+0xdb [libpthread-2.27.so]
从 memleak 的输出可以看到,案例应用在不停地分配内存,并且这些分配的地址没有被回收。
这里有一个问题,Couldn’t find .text section in /app,所以调用栈不能正常输出,最后的调用栈部分只能看到 [unknown] 的标志。
为什么会有这个错误呢?实际上,这是由于案例应用运行在容器中导致的。memleak 工具运行在容器之外,并不能直接访问进程路径 /app。
比方说,在终端中直接运行 ls 命令,你会发现,这个路径的确不存在:
$ ls /app
ls: cannot access '/app': No such file or directory
类似的问题,我在 CPU 模块中的 perf 使用方法中已经提到好几个解决思路。最简单的方法,就是在容器外部构建相同路径的文件以及依赖库。这个案例只有一个二进制文件,所以只要把案例应用的二进制文件放到 /app 路径中,就可以修复这个问题。
比如,你可以运行下面的命令,把 app 二进制文件从容器中复制出来,然后重新运行 memleak 工具:
$ docker cp app:/app /app
$ /usr/share/bcc/tools/memleak -p $(pidof app) -a
Attaching to pid 12512, Ctrl+C to quit.
[03:00:41] Top 10 stacks with outstanding allocations:
addr = 7f8f70863220 size = 8192
addr = 7f8f70861210 size = 8192
addr = 7f8f7085b1e0 size = 8192
addr = 7f8f7085f200 size = 8192
addr = 7f8f7085d1f0 size = 8192
40960 bytes in 5 allocations from stack
fibonacci+0x1f [app]
child+0x4f [app]
start_thread+0xdb [libpthread-2.27.so]
这一次,我们终于看到了内存分配的调用栈,原来是 fibonacci() 函数分配的内存没释放。
定位了内存泄漏的来源,下一步自然就应该查看源码,想办法修复它。我们一起来看案例应用的源代码 app.c:
$ docker exec app cat /app.c
...
long long *fibonacci(long long *n0, long long *n1)
{
//分配1024个长整数空间方便观测内存的变化情况
long long *v = (long long *) calloc(1024, sizeof(long long));
*v = *n0 + *n1;
return v;
}
void *child(void *arg)
{
long long n0 = 0;
long long n1 = 1;
long long *v = NULL;
for (int n = 2; n > 0; n++) {
v = fibonacci(&n0, &n1);
n0 = n1;
n1 = *v;
printf("%dth => %lld\n", n, *v);
sleep(1);
}
}
...
你会发现, child() 调用了 fibonacci() 函数,但并没有释放 fibonacci() 返回的内存。所以,想要修复泄漏问题,在 child() 中加一个释放函数就可以了,比如:
void *child(void *arg)
{
...
for (int n = 2; n > 0; n++) {
v = fibonacci(&n0, &n1);
n0 = n1;
n1 = *v;
printf("%dth => %lld\n", n, *v);
free(v); // 释放内存
sleep(1);
}
}
我把修复后的代码放到了 app-fix.c,也打包成了一个 Docker 镜像。你可以运行下面的命令,验证一下内存泄漏是否修复:
# 清理原来的案例应用
$ docker rm -f app
# 运行修复后的应用
$ docker run --name=app -itd feisky/app:mem-leak-fix
# 重新执行 memleak工具检查内存泄漏情况
$ /usr/share/bcc/tools/memleak -a -p $(pidof app)
Attaching to pid 18808, Ctrl+C to quit.
[10:23:18] Top 10 stacks with outstanding allocations:
[10:23:23] Top 10 stacks with outstanding allocations:
现在,我们看到,案例应用已经没有遗留内存,证明我们的修复工作成功完成。
总结一下今天的内容。
应用程序可以访问的用户内存空间,由只读段、数据段、堆、栈以及文件映射段等组成。其中,堆内存和文件映射段,需要应用程序来动态管理内存段,所以我们必须小心处理。不仅要会用标准库函数 malloc() 来动态分配内存,还要记得在用完内存后,调用库函数 free() 来释放它们。
今天的案例比较简单,只用加一个 free() 调用就能修复内存泄漏。不过,实际应用程序就复杂多了。比如说,
malloc() 和 free() 通常并不是成对出现,而是需要你,在每个异常处理路径和成功路径上都释放内存 。
在多线程程序中,一个线程中分配的内存,可能会在另一个线程中访问和释放。
更复杂的是,在第三方的库函数中,隐式分配的内存可能需要应用程序显式释放。
所以,为了避免内存泄漏,最重要的一点就是养成良好的编程习惯,比如分配内存后,一定要先写好内存释放的代码,再去开发其他逻辑。还是那句话,有借有还,才能高效运转,再借不难。
当然,如果已经完成了开发任务,你还可以用 memleak 工具,检查应用程序的运行中,内存是否泄漏。如果发现了内存泄漏情况,再根据 memleak 输出的应用程序调用栈,定位内存的分配位置,从而释放不再访问的内存。
最后,给你留一个思考题。
今天的案例,我们通过增加 free() 调用,释放函数 fibonacci() 分配的内存,修复了内存泄漏的问题。就这个案例而言,还有没有其他更好的修复方法呢?结合前面学习和你自己的工作经验,相信你一定能有更多更好的方案。
欢迎留言和我讨论 ,写下你的答案和收获,也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。我们一起在实战中演练,在交流中进步。
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