作为一名 Web
应用程序开发者,排查和修复 JavaScript
代码的内存泄漏一直是最困扰我的问题之一。
最近,Meta
开源了一款检测 JavaScript
代码内存泄漏的框架:MemLab
,我们来一起看看这个框架有啥神奇之处吧~
2020
年,Meta
的工程师将 Facebook.com
重构为了单页应用(SPA
),程序的大部分渲染和导航都会在客户端使用 JavaScript
完成。后来他们又使用类似的架构来重构了 Meta
的大多数其他流行的网络应用程序,包括 Instagram
和 Workplace
。虽然这种架构能够提供更快的用户交互、更好的开发者体验和更像原生应用程序的感觉,但是在客户端维护 Web
应用的状态会让内存的管理变得更加复杂。
使用 Meta
网站的用户经常会快速注意到一些性能和功能正常使用的问题。然而,内存泄漏就是另一回事了。它不会立即被察觉出来,因为它一次会占用一大块内存 — 然后逐渐影响整个 Web
会话并让后续的交互和响应变得更慢。
Meta
的工程师花费了大量时间来测试、优化和控制页面加载和交互时间,以及 JavaScript
的代码大小。相比之下,他们在管理 Web
浏览器内存方面做的工作并不多。当分析新 Facebook.com
的内存使用情况时,发现客户端的内存使用情况和内存不足 (OOM
) 崩溃的数量一直在攀升。较高的内存使用对页面加载、交互性能、用户参与度等核心指标都有负面影响。
为了帮助开发者解决这个问题,Meta
的工程师构建了 MemLab
,这是一个 JavaScript
内存测试框架,可以自动进行内存泄漏检测,并且更容易找到内存泄漏的根本原因。Meta
使用 MemLab
成功地控制了不可持续的内存增长,并识别出了产品和基础设施中的内存泄漏和内存优化的一些手段。
因为内存泄漏通常不是很明显,在开发过程中,以及做 Code Review
的时候都很难发现,而且在生产环境中通常也很难找到根本原因。虽然主流的 JavaScript
运行时都有垃圾回收机制,那么为什么还会有内存泄漏呢?
JavaScript
代码中可能会有很多隐藏对象的引用,而隐藏的引用会以许多意想不到的方式导致内存泄漏。
例如:
var obj = {};
console.log(obj);
obj = null;
在 Chrome
中,即使我们将引用设置为 null
,这段代码也会泄漏 obj
。发生这种情况是因为 Chrome
需要保留对打印对象的内部引用,以便以后可以在 Web
控制台中对其进行检查(即使在 Web 控制台没打开的情况下)。
在某些情况下,内存在技术上并没有发生泄漏,而是在用户会话期间线性增长而且没有限制。最常见的原因是客户端缓存没有内置任何释放的逻辑,无限滚动列表没有任何虚拟化的功能,无法在添加新内容时从列表中删除较早的内容。
我们也没有适当的自动化系统和流程来控制内存,因此防止此类问题的唯一防御措施就是专家通过 Chrome DevTools
定期挖掘内存泄漏,一些大型的项目几乎每天都会有发布和变更,这样的工作方式是不可持续的。
MemLab
通过预定义的测试场景运行无头浏览器并比较和分析 JavaScript
堆快照来发现内存泄漏的问题。
这个过程可以分为下面六个步骤:
MemLab
使用 Puppeteer
自动化浏览器,在目标页面上查找泄露的对象;MemLab
通过区分 JavaScript
堆并记录在页面 B
上分配的一组对象,这些对象没有在页面`A 上分配,但在重新加载页面
A` 时仍然存在,从而发现潜在的内存泄漏;React
分配的 Fiber
节点(React
用于渲染虚拟 DOM
的内部数据结构)应该在我们访问多个选项卡后清理时释放。retainer traces
。trace
显示了泄漏对象为何以及如何在内存中保持活动状态。打破引用链意味着泄漏的对象将不再可以从 GC
的根访问,因此可以进行垃圾回收。通过一步步地跟踪,就可以找到应该设置为 null
的引用;retainer traces
聚集在一起,并为每个共享相似 retainer traces
的泄漏对象聚合显示为一个跟踪,其中还包括调试信息,例如支配节点和保留大小。6 . 「报告泄漏」:定期运行 MemLab
,以持续收集 retainer traces
,任何新的 traces
都会记录到内部仪表板,开发者可以查看每个内存泄漏的 retainer traces
上的对象属性。
「内存泄漏检测」
对于浏览器内存泄漏的检测,MemLab
需要开发者提供的唯一输入就是一个测试场景文件,这个文件定义了如何通过使用 Puppeteer API
和 CSS
选择器覆盖三个回调来与网页交互。MemLab
会自动区分 JavaScript
堆、优化内存泄漏并聚合结果。
「JavaScript 堆的 Graph-view API」
MemLab
支持一个自定义的泄漏检测器,作为筛选器回调,应用于每个由目标交互分配的泄漏候选对象,但之后从不释放。泄漏过滤器回调函数可以遍历堆并确定哪些对象是内存泄漏。例如,我们的内置检漏器会跟踪 React Fiber
节点的返回链路,检查 Fiber
节点是否与 React Fiber
树分离。
为了分析每个可能内存泄漏的上下文,MemLab
提供了一个 JavaScript
堆的内存效率图。这可以在不了解 V8
堆快照文件结构的任何领域知识的情况下查询和遍历 JavaScript
堆。
在视图中,堆中的每个 JavaScript
对象或原生对象都是一个图节点,堆中的每个 JavaScript
引用都是一个图的边。实际应用程序的堆大小通常很大,因此图视图需要在提供直观的面向对象堆遍历 API
的同时提高内存效率。因此,图节点被设计成了虚拟的,不通过 JavaScript
引用进行连接。当分析代码遍历堆时,虚拟图会部分地即时构建图的接触部分。图的任何部分都可以很容易地释放,因为这些虚拟节点彼此之间没有 JavaScript
引用。
堆视图可以从基于 Chromium
的浏览器、Node.js、Electron
和 Hermes
获取的 JavaScript
堆快照加载。这允许分析复杂的模式并回答诸如 “有多少 React Fiber
节点是备用的 Fiber
节点,它们用于不完整的并发渲染?”之类的问题。
import {getHeapFromFile} from '@memlab/heap-analysis';
const heapGraph = await getHeapFromFile(heapFile);
heapGraph.nodes.forEach(node => {
// heap node traversal
node.type
node.references
);
「内存断言」
Node.js
程序或 Jest
测试也可以使用 graph-view API
来获取其自身状态的堆视图,进行自内存检查,并编写各种内存断言。
import type {IHeapSnapshot} from '@memlab/core';
import {config, takeNodeMinimalHeap, tagObject} from '@memlab/core';
test('memory test', async () => {
config.muteConsole = true;
const o1 = {};
let o2 = {};
// tag o1 with marker: "memlab-mark-1", does not modify o1 in any way
tagObject(o1, 'memlab-mark-1');
// tag o2 with marker: "memlab-mark-2", does not modify o2 in any way
tagObject(o2, 'memlab-mark-2');
o2 = null;
const heap: IHeapSnapshot = await takeNodeMinimalHeap();
// expect object with marker "memlab-mark-1" exists
expect(heap.hasObjectWithTag('memlab-mark-1')).toBe(true);
// expect object with marker "memlab-mark-2" can be GCed
expect(heap.hasObjectWithTag('memlab-mark-2')).toBe(false);
}, 30000);
「内存工具箱」
除了内存泄漏检测,MemLab
还包括一组内置的 CLI
命令和 API
,用于寻找可能的内存优化机会:
在过去的几年中,Meta
一直在使用 MemLab
检测和诊断内存泄漏,并收集了很多有助于优化内存、减少 OOM 崩溃并改善用户体验的手段。
在 2021
年上半年, Facebook.com
上的 OOM
崩溃减少了 50%
。
「React Fiber 节点清理」
为了渲染组件,React
构建了 Fiber
树 — 一个 React
用于渲染虚拟 DOM
的内部数据结构。虽然 Fiber
树看起来像一棵树,但它是一个双向图,将所有 Fiber
节点、React
组件实例和关联的 HTML DOM
元素强连接起来。理想情况下,React
维护对组件 Fiber
树的根的引用,并防止 Fiber
树被垃圾回收。当一个组件被卸载时,React
会断开组件的根与 Fiber 树的其余部分之间的连接,然后这些部分就可以被垃圾回收了。
拥有这样的强连接图的缺点是,如果有任何外部引用指向图的任何部分,就无法对整个图进行垃圾回收。例如,下面 export
语句在模块范围级别缓存 React
组件,因此相关的 Fiber
树和分离的 DOM
元素永远不会被释放。
export const Component = ((
<List> ... </List>
): React.Element<typeof List>);
也不仅仅是 React 数据结构要 keep alive
,Hooks
和它们的闭包也可以让各种其他对象保活。这意味着单个 React
组件泄漏可能会导致页面对象的重要部分泄漏,从而导致巨大的内存泄漏。
为了防止 Fiber
树中内存泄漏的级联效应,MemLab
添加了一个树的完整遍历,当组件在 React 18
中卸载时会进行清理。这可以让垃圾回收器在清理未挂载的树方面做得更好一点。这个优化将 Facebook
上的平均内存使用量减少了近 25%
,其他使用 React
的站点在升级时也有了很大的改进。你可能会担心这种比较激进的清理方式可能会减慢 React
组件的卸载速度,但令人惊讶的是,由于内存的减少,性能也有显着的提升。
「string interning」
通过利用 MemLab
中的 heap analysis API
,Meta
团队发现字符串占据了 70%
的堆内存,其中一半的字符串至少有一个重复的实例。(V8
对 string interning
支持的不是很好,这是一种对具有相同值的字符串实例进行重复数据删除的优化。)
另外很大一部分字符串内存被 Relay
中缓存的键字符串消耗。通过与 Relay
和 React Apps
团队合作,可以在客户端插入和缩短过长的字符串键来优化 Relay
缓存键字符串。
这种优化使 Relay
能够缓存更多数据,允许站点向用户显示更多内容,尤其是在客户端 RAM
有限的情况下。内存 p99
和 OOM
崩溃减少了 20%
,页面渲染速度更快,用户体验得到改善,在收入上也有一定提升。
试用 MemLab
:
npm i -g memlab
希望本文对你所有帮助~
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