内存泄露的定位和处理

对于普通进程，看到的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，而是首次访问时，才通过缺页异常陷入内核中分配内存。

对于应用程序来说，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。如：

• 没正确回收分配后的内存，导致了泄露
• 访问的是已分配内存边界外的地址，导致程序异常退出，等

一、内存的分配和回收

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。

举例：程序中定义了一个局部变量，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露的问题。

再如：事先并不知道数据大小，所以就需要用标准库函数​​malloc()__​​在程序中动态分配内存。此时，系统会从内存空间中的堆中分配内存。

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，就会造成内存泄露。

疑问：其他数据段是否会导致内存泄露？

• 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。
• 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。

小结：可能导致内存泄露的内存段：堆内存、内存映射段

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。

案例说明：
下面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。

二、案例

• 环境准备

• Ubuntu 18.04，适用其他Linux系统
• 机器配置：2CPU、8GB内存
• 预先安装：sysstat、docker以及bcc软件包

# 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)

• ​​BCC​​​软件包它提供了一系列的 Linux 性能分析工具，常用来动态追踪进程和内核的行为。
  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。
• 上述安装完成后，执行如下命令运行案例

$ git clone [e-mail]:liushiju/linux_performance_examples.git
$ cd linux_performance_examples/mem-leak/
$ make build
$ docker run --name=app -itd liushiju/app:mem-leak

• 确认案例是否正常启动，正常可以看到如下输出：

$ docker logs app
2th => 1
3th => 2
4th => 3
5th => 5
6th => 8
7th => 13

输出中，可以发现，这个案例会输出斐波那契数列的一些列数值。实际上，这些数值每隔1秒输出一次。

分析：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？我们首先想到的可能是 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。

• 终端一：运行下面的 vmstat ，等待一段时间，观察内存的变化情况。

# 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。

疑问：
那么该如何确定是否内存泄露呢？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？
应该想到可以用 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。

专门检测内存泄露的工具：​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）。

• 运行命令

# -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？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。

终端运行ls命令，会发现，这个路径不存在：

$ ls /app
ls: cannot access '/app': No such file or directory

简单的解决方法：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。

说明：上述问题，容器外部/app目录也没有，但依然能查看调用栈

可以运行下面命令，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。查看案例源码​​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：

修复后的代码​​app-fix.c​​，可以运行下面命令，验证内存泄露是否修复：

# 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 liushiju/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。

三、小结

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。

• 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。有借有还，才能高效运转，再借不难。