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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理? 在Linux系统运维与性能优化的广阔领域中,内存泄漏是一个常见而又棘手的问题。它不仅会消耗系统资源,影响应用性能,严重时还可能导致系统崩溃。本章将通过一个实际的案例,深入探讨内存泄漏的识别、定位、分析以及处理方法,帮助读者掌握应对此类问题的有效策略。 #### 一、引言 内存泄漏(Memory Leak)指的是程序在运行过程中,未能正确释放已经分配的内存空间,导致这些内存无法被再次使用,随着程序运行时间的增长,可用内存逐渐减少,最终可能影响系统或应用的正常运行。Linux环境下,无论是使用C/C++这类底层语言开发的应用,还是基于Java、Python等高级语言构建的复杂系统,都可能遇到内存泄漏问题。 #### 二、案例背景 假设我们维护的一个Web服务器应用,近期频繁出现响应变慢、系统负载升高的情况。通过初步的系统监控,发现服务器的可用内存逐渐减少,但CPU和磁盘IO等指标并未出现明显异常。初步判断可能存在内存泄漏问题。 #### 三、内存泄漏定位工具与方法 ##### 1. **Valgrind** 对于使用C/C++编写的应用,`Valgrind`是一个强大的内存调试工具,其中的`Memcheck`工具能够检测程序中的内存泄漏、内存越界等多种问题。使用`Valgrind`运行程序时,它会模拟一个虚拟的CPU环境,监视程序的所有内存访问,从而发现潜在的错误。 ```bash valgrind --leak-check=full --show-leak-kinds=all ./your_application ``` 上述命令会启动`Valgrind`并运行你的应用程序,报告所有类型的内存泄漏。 ##### 2. **Java Heap Dump与MAT/VisualVM** 对于Java应用,可以通过JVM提供的Heap Dump功能来捕获当前JVM堆的快照,然后使用Memory Analyzer Tool (MAT)或VisualVM等工具进行分析。这些工具可以帮助识别哪些对象占用了大量内存,以及是否存在无法被垃圾回收器回收的对象。 ```bash jmap -dump:live,format=b,file=heapdump.hprof <pid> ``` 使用上述命令获取Heap Dump后,导入MAT或VisualVM进行分析。 ##### 3. **SystemTap与Perf** 对于需要深入系统层面的内存使用情况分析,SystemTap和Perf是Linux下强大的动态追踪工具。它们可以监控内核函数调用、系统调用等,帮助定位内存分配和释放的具体位置。 ```bash # 使用SystemTap编写脚本来监控内存分配 stap -e 'probe kernel.function("kmalloc") { printf("%s allocated %d bytes\n", ustr(execname()), $size); }' # 使用Perf跟踪特定函数 perf record -g -e probe:kmalloc ``` ##### 4. **日志与监控工具** 结合系统的日志文件和监控工具(如Nagios、Zabbix、Prometheus等),观察内存使用情况的变化趋势,也是定位内存泄漏的重要手段。通过对比内存泄漏前后的系统日志,可能发现一些异常操作或错误日志。 #### 四、案例分析 回到我们的Web服务器应用案例,经过初步调查,我们发现该应用是一个使用Java编写的Web服务。于是,我们首先使用`jmap`工具捕获了JVM的Heap Dump,并导入MAT进行分析。 分析结果显示,有一个名为`CacheManager`的类实例持有大量`CacheEntry`对象,这些对象占用了绝大部分的堆内存,且这些对象之间形成了复杂的引用链,导致垃圾回收器无法回收它们。进一步审查代码,发现`CacheManager`在处理缓存过期策略时存在逻辑错误,未能正确清理过期的缓存项。 #### 五、处理与优化 ##### 1. **代码修复** 针对上述问题,我们修复了`CacheManager`中的缓存过期处理逻辑,确保过期缓存能够被及时清理。同时,增加了对缓存大小的监控和限制,防止类似问题再次发生。 ##### 2. **性能调优** 除了修复内存泄漏问题外,我们还对应用进行了性能调优,包括优化数据库查询、调整JVM参数(如堆大小、垃圾回收策略等)、引入缓存机制等,以提升应用的整体性能和稳定性。 ##### 3. **测试验证** 修复和调优完成后,我们在测试环境中进行了全面的测试验证,包括压力测试、性能测试等,确保问题得到彻底解决,并且没有引入新的性能瓶颈。 #### 六、总结与反思 通过本次内存泄漏的定位与处理过程,我们深刻认识到以下几点: 1. **持续监控的重要性**:及时发现系统异常是解决问题的关键。 2. **工具的正确使用**:选择合适的工具可以大大提高问题定位的效率。 3. **代码质量**:良好的编码习惯和严格的代码审查是减少内存泄漏等问题的有效手段。 4. **性能调优**:优化不仅是对问题的修复,更是对系统整体性能的提升。 未来,我们将继续加强系统监控,完善问题响应机制,不断提升系统的稳定性和性能。同时,也将加强对开发人员的培训,提升团队的整体技术水平,以更好地应对各类挑战。
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