Go进程的HeapReleased上升,但是RSS不下降造成内存泄漏?

2021/10/22 7:11:21

本文主要是介绍Go进程的HeapReleased上升,但是RSS不下降造成内存泄漏?,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

事情是这样的,线上一个服务,启动后RSS随任务数增加而持续上升,但是过了业务高峰期后,任务数已经下降,RSS却没有下降,而是维持在高位水平。

那内存到底被谁持有了呢?为了定位问题,我把进程的各项Go runtime内存指标,以及进程的RSS等指标持续采集下来,并以时间维度绘制成了折线图:

内存折线图
在这里插入图片描述

本着DRY原则,我把采集和绘制部分专门制作成了一个开源库,业务方代码可以十分方便的接入,绘制出如上样式的折线图,并通过网页实时查看。git地址:https://github.com/q191201771/pprofplus

图中的指标,VMS和RSS是任何linux进程都有的。Sys、HeapSys、HeapAlloc、HeapInuse、HeapReleased、HeapIdle是Go runtime记录的内存情况。

  • VMS和RSS的含义可以看这篇: [《译] linux内存管理之RSS和VSZ的区别》
  • Go runtime中的指标含义可以看这篇: 《Go pprof内存指标含义备忘录》

简单来说,RSS可以认为是进程实际占用内存的大小,也是一个进程外在表现最重要的内存指标。HeapReleased是Go进程归还给操作系统的内存。在 《如何分析golang程序的内存使用情况》 这篇老文章中,实验了随着垃圾回收,HeapReleased上升,RSS下降的过程。

但是这次的案例,从图中可以看到,HeapReleased上升,RSS却从来没有下降过。。

我们来具体分析。(以下我就不重复解释各指标的含义了,对照着看上面那两篇文章就好)

首先从业务的任务数来说,从启动时间03-13 17:47:17开始,是持续增长的,到22:17:17之后开始下降,再到03-14 16:17:27之后,又开始上升。之后就是循环反复。这是业务上实际内存需求的特点。

  • VMS和RSS的整体波形一致,维持在一定差值,符合预期。
  • Sys和RSS几乎重叠,说明确实是Go代码使用的内存,符合预期。
  • HeapSys和Sys的波形一致,维持在一个比较小的差值,说明大部分内存都是堆内存,符合预期。
  • HeapInuse和HeapAlloc是持续震荡的,波形一致,维持在一定差值,业务高峰期时上升,低峰期下降,符合预期。
  • HeapIdle在首次高峰前震荡上升,之后一直和HeapInuse的波形相反,说明起到了缓存的作用,符合预期。
  • HeapIdle和HeapReleased波形一致,符合预期。

那么回到最初的问题,为什么HeapReleased上升,RSS没有下降呢?

这是因为Go底层用mmap申请的内存,会用madvise释放内存。具体见go/src/runtime/mem_linux.go的代码。

madvise将某段内存标记为不再使用时,有两种方式MADV_DONTNEEDMADV_FREE(通过标志参数传入):

  • MADV_DONTNEED标记过的内存如果再次使用,会触发缺页中断
  • MADV_FREE标记过的内存,内核会等到内存紧张时才会释放。在释放之前,这块内存依然可以复用。这个特性从linux 4.5版本内核开始支持

显然,MADV_FREE是一种用空间换时间的优化。

  • Go 1.12之前,linux平台下Go runtime中的sysUnsed使用madvise(MADV_DONTNEED)
  • Go 1.12之后,在MADV_FREE可用时会优先使用MADV_FREE

具体见 https://github.com/golang/go/issues/23687

Go 1.12之后,提供了一种方式强制回退使用MADV_DONTNEED的方式,在执行程序前添加GODEBUG=madvdontneed=1。具体见 https://github.com/golang/go/issues/28466

注意,21年2月,Go 1.16发布,又改回MADV_DONTNEED作为默认方式了,具体见: https://pengrl.com/p/20033/

ok,知道了RSS不释放的原因,回到我们自己的问题上,做个总结。

事实上,我们案例中,进程对执行环境的资源是独占的,也就是说机器只有这一个核心业务进程,内存主要就是给它用的。

所以我们知道了不是自己写的上层业务错误持有了内存,而是底层做的优化,我们开心的用就好。

另一方面,我们应该通过HeapInuse等指标的震荡情况,以及GC的耗时,来观察上层业务是否申请、释放堆内存太频繁了,是否有必要对上层业务做优化,比如减少堆内存,添加内存池等。

好,这篇先写到这,最近还有两个线上实际业务的内存案例,也用到了上面的pprofplus画图分析,有空再写文章分享。



这篇关于Go进程的HeapReleased上升,但是RSS不下降造成内存泄漏?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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