听说你不知道如何监控 Node 服务的内存？
简述了如何监控 Node 服务的内存。
我将在接下来的时间完成 Node 系列及 GraphQL 系列的创作
刚开始，先抛出一个问题：
你知道你们生产环境的 Node 服务平时占用内存多少吗？或者说是多少量级？
山月在面试 Node 候选人时，这个问题足够筛掉一半的自称Node精通者，不过没有回答上来，我往往会再补充一个问题，以免漏掉优秀的无线上经验的候选人：
如何知道某个进程消耗多少内存？[1]
「当使用 Node 在生产环境作为服务器语言时，并发量过大或者代码问题造成 OOM (out of memory) 或者 CPU 满载这些都是服务器中常见的问题，此时通过监控 CPU 及内存，再结合日志及 Release 就很容易发现问题。」
本章将介绍如何监控本地环境及生产环境的内存变化
一个 Node 应用实例
所以，如何动态监控一个 Node 进程的内存变化呢？
以下是一个 Node Server 的示例，并且是一个有内存泄漏问题的示例，并且是山月在生产环境定位了很久的问题的精简版。
那次内存泄漏问题中，导致单个容器中的内存从原先的 400M 暴涨到 700M，在 800M 的容器资源限制下偶尔会发生 OOM，导致重启。一时没有定位到问题 (发现问题过迟，半个月前的时序数据已被吞没，于是未定位到 Release)，于是把资源限制上调到 1000M。后发现是由 ctx.request 挂载了数据库某个大字段而致
const Koa = require('koa')
const app = new Koa()
function getData () {
return Array.from(Array(1000)).map(x => 10086)
}
app.use(async (ctx, next) => {
ctx.data = getData()
await next()
})
app.use(ctx => {
ctx.body = 'hello, world'
})
app.listen(3200, () => console.log('Port: 3200'))进程内存监控
一些问题需要在本地及测试环境得到及时扼杀，来避免在生产环境造成更大的影响。那么了解在本地如何监控内存就至关重要。
pidstat 是 sysstat 系列 linux 性能调试工具的一个包，竟然用它来调试 linux 的性能问题，包括内存，网络，IO，CPU 等。
「这不仅试用与 node，而且适用于一切进程，包括 python，java 以及 go」
# -r: 指输出内存指标
# -p: 指定 pid
# 1: 每一秒输出一次
# 100: 输出100次
$ pidstat -r -p pid 1 100而在使用 pidstat 之前，需要先找到进程的 pid
如何找到 Node 进程的 pid
在 node 中可以通过 process.pid 来找到进程的 pid
> process.pid
16425虽然通过写代码可以找到 pid，但是具有侵入性，不太实用。那如何通过非侵入的手段找到 pid 呢？有两种办法
- 通过多余的参数结合
ps定位进程 - 通过端口号结合
lsof定位进程
$ node index.js shanyue
# 第一种方法：通过多余的参数快速定位 pid
$ ps -ef | grep shanyue
root 31796 23839 1 16:38 pts/5 00:00:00 node index.js shanyue
# 第二种方法：通过端口号定位 pid
lsof -i:3200
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
node 31796 root 20u IPv6 235987334 0t0 TCP *:tick-port (LISTEN)使用 pidstat 监控内存
31796，为了可以观察到内存的动态变化，再施加一个压力测试
$ ab -c 10000 -n 1000000 http://localhost:3200/# -r: 指输出内存指标
# -p: 指定 pid
# 1: 每一秒输出一次
# 100: 输出100次
$ pidstat -r -p 31796 1 100
Linux 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 (shuifeng) 2020年07月02日 _x86_64_ (2 CPU)
UID PID minflt/s majflt/s VSZ RSS %MEM Command
19时20分39秒 0 11401 0.00 0.00 566768 19800 0.12 node
19时20分40秒 0 11401 0.00 0.00 566768 19800 0.12 node
19时20分41秒 0 11401 9667.00 0.00 579024 37792 0.23 node
19时20分42秒 0 11401 11311.00 0.00 600716 59988 0.37 node
19时20分43秒 0 11401 5417.82 0.00 611420 70900 0.44 node
19时20分44秒 0 11401 3901.00 0.00 627292 85928 0.53 node
19时20分45秒 0 11401 1560.00 0.00 621660 81208 0.50 node
19时20分46秒 0 11401 2390.00 0.00 623964 83696 0.51 node
19时20分47秒 0 11401 1764.00 0.00 625500 85204 0.52 node对于输出指标的含义如下
RSS:Resident Set Size，常驻内存集，可理解为内存，这就是我们需要监控的内存指标VSZ:virtual size，虚拟内存
从输出可以看出，「当施加了压力测试后，内存由 19M 涨到了 85M。」
使用 top 监控内存
pidstat 是属于 sysstat 下的 linux 性能工具，但在 mac 中，如何定位内存的变化？
此时可以使用 top/htop
$ htop -p 31796
使用 htop 监控内存
生产环境内存监控
由于目前生产环境大都部署在 k8s，「因此生产环境对于某个应用的内存监控本质上是 k8s 对于某个 workload/deployment 的内存监控」，关于内存监控 metric 的数据流向大致如下:
k8s -> metric server -> prometheus -> grafana
架构图如下：
❝以上图片取自以下文章
- Kubernetes Monitoring with Prometheus[2]
- Kubernetes monitoring architecture[3]
❞
最终能够在 grafana 中收集到某一应用的内存监控实时图:
由于本部分设计内容过多，我将在以下的章节中进行介绍
「这不仅仅适用于 node 服务，而且适用于一切 k8s 上的 workload」
总结
本章介绍了关于 Node 服务的内存在本地环境及生产环境的监控
- 本地使用
htop/top或者pidstat监控进程内存 - 生产环境使用
k8s/metric-server/prometheus/grafana监控 node 整个应用的内存
当监控到某一服务发生内存泄漏后，如何解决问题？因此接下来的文章将会讲到
- 生产环境是如何监控整个应用的内存的
- 当生产环境发生 OOM 后，如何快速定位
- 真实生产环境若干 OOM 的示例定位