在某些关键时刻，核心服务的稳定性直接关系到业务的成败。最近，我们的一位客户就遇到了让运维团队头疼的问题：Nginx 服务的内存像“黑洞”一样不断膨胀。临时重启只能缓解一时压力，问题却总是死灰复燃。我们将通过这篇文章分享如何用 OpenResty XRay 快速发现并定位这一隐蔽的内存泄漏问题，以及如何把复杂、漫长的内存泄漏定位过程，赋能成一个“诊断 → 规划 → 验证”可复用的闭环。

技术困境与初步诊断

我们一位客户的核心 Nginx 服务内存占用持续上涨，仿佛一个“内存黑洞”。虽然临时重启能缓解一时的压力，但问题很快再次出现。

挑战与风险：

• 技术层： 生产环境下的 C/C++ 进程的内存泄漏，堪称最难解决的问题之一。传统调试工具（如 GDB）无法直接用于线上，而代码审计则如同大海捞针，耗时且低效。
• 业务层： 如果放任不管，内存消耗会持续加剧，导致 响应变慢、频繁崩溃，最终威胁核心业务的连续性。这意味着：用户体验下降，用户逐渐流失；品牌声誉受损和直接的经济损失。

靠定时重启来“续命”，无异于饮鸩止渴，让整个业务长期暴露在风险之中。在接到求助后，我们立即利用动态追踪产品 OpenResty XRay 直接在生产环境对内存分配进行分析。仅仅几分钟，工具就自动生成了内存泄露火焰图，为问题排查提供了清晰的突破口。

火焰图一目了然地显示了内存分配主要集中在三个区域：

1. Nginx 内存池
2. TLS 相关内存
3. ngx_dubbo_module 函数

Nginx 内存池和 TLS 都是久经考验的成熟组件，发生内存泄漏的概率极低。因此，我们将分析的重点迅速锁定在嫌疑最大的 ngx_dubbo_module 函数上。

火焰图指路，锁定内存泄漏的“重灾区”

第一步：锁定可疑函数。

借助 OpenResty XRay 的强大动态追踪能力，我们不需要翻阅海量日志或进行地毯式代码审计，就能像“庖丁解牛”一样高效地剖析问题，我们 zoom in 嫌疑最大的 ngx_dubbo_module 函数。

内存泄露火焰图清晰地指出，内存分配的峰顶指向了 ngx_dubbo_hessian2_encode_payload_map 函数，这里就是内存泄漏的“重灾区”。

第二步：深入代码，发现疑点。

通过火焰图，我们直接定位到了那个最可疑的函数。深入其源码，我们很快就发现了问题所在：代码在处理数据时，会专门为一部分内容分配一块新的内存来存放。

然而，通读整个处理流程，我们都没有找到任何释放这块内存的操作。直觉告诉我们，问题就出在这里。这块新分配的内存被封装后，传递给了后续的模块进行处理。它的生命周期到底由谁管理？

第三步：顺藤摸瓜，水落石出。

为了弄清真相，我们追溯了这块内存在后续模块中的传递路径。我们发现，接收这块内存的模块拥有一套自己的内存回收机制，用于自动清理不再使用的对象。

关键在于，一个对象是否会被这个机制回收，取决于它是如何被“告知”给这个模块的。在客户的场景中，这块内存被传递进去时，由于其创建方式的特殊性，它被错误地标记为“无需本模块管理”。这相当于告诉回收机制：“这块内存有别人管，你不用操心。”然而，实际上并没有任何“别人”来负责释放它。

由于这个错误的信号，自动回收机制完美地跳过了这块内存。随着请求不断涌入，无数这样的内存被分配出来，却永远得不到释放，内存泄漏由此产生。我们通过火焰图直接定位到了分配内存的函数的具体代码行，并清晰地指出了这块内存为何没能被自动回收。客户根据这一明确的线索，通过分析相关源码，很快就确认了内存泄漏的根本原因。

从被动应对到主动赋能：XRay 带来的排障新闭环

在追求系统稳定性的道路上，许多团队陷入了一个怪圈：为了解决问题，搜集更多的数据来获得更多的线索，为了收集更多的数据，增加更多的监控指标，搭建更复杂的 Dashboard，投入巨额预算购买更多的监控工具。结果这些工具带来了大量碎片化的信息，数据越来越多，信噪比却越来越低。工程师们依然要在“数据坟场”中翻找蛛丝马迹，淘金一样筛选有价值的信息。

这种模式的根本缺陷在于，它将技术问题如内存泄漏与商业成本：

• 一次内存泄漏告警，看似只是技术指标的波动，背后却是工程师宝贵时间的流失；
• 一次频繁的线上异常，不仅威胁系统稳定，更意味着业务中断的潜在风险；
• 持续高昂的监控投入，却换不来相匹配的洞察产出。

说到底，这不是“数据太少”，而是“有用的答案太少”。真正高效的可观测性工具，应该像一把“手术刀”，直接切入问题根源，而不是再给团队一把“铁锹”，让大家在数据堆里没日没夜地挖。这正是下一代可观测性平台所要解决的核心矛盾：

• 从表象指标走向因果链条
• 从被动告警走向主动分析洞察
• 从消耗人力走向真正释放研发生产力

总结

在这个案例中，OpenResty XRay 展示了另一种方式：把复杂、漫长的过程，变成一个可复用的闭环。我们称之为 “诊断 → 规划 → 验证”。

• 精准切入: 传统方法是“多看点数据，也许能找到线索”。XRay 的方式则不同：通过火焰图等可视化工具，它直接指向问题所在，让团队在几分钟内就能看到根因。它提供的不是更多的监控指标，而是关键的、能推动行动的洞察。
• 从确凿证据出发制定方案: 当知道问题精确落在某一行代码或某个 C/C++ 进程时，修复方案就能直奔主题。团队不需要反复试错，而是基于明确证据，快速形成清晰、有效的行动步骤。
• 立即验证，形成完整闭环: 修复上线后，XRay 可以再次分析，确认问题是否已彻底消除。这种快速验证机制，让整个过程真正闭环：诊断、行动、验证，环环相扣。

这种闭环能力带来的价值，已经远远超越了单一 Bug 的解决：

• 技术价值： 赋能团队以无侵入的方式，直达生产环境中的 C/C++ 进程，将复杂问题简单化、可视化。
• 商业价值：
  • 保障业务稳定： 快速消除潜在故障，保障服务的高可用性。
  • 提升研发效率： 将工程师从繁琐、低效的 Debugging 中解放出来，投入到更有价值的业务创新中。
  • 优化资源成本： 避免因未知性能问题而进行的过度资源配置，实现真正的成本控制。

在这个数据过载的时代，技术团队需要的不再是更多监控面板，而是一种更智能、更可信赖的方式，帮他们在最短时间内找到问题、解决问题，这才是可观测性的真正价值所在。

关于 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一款动态追踪产品，它可以自动分析运行中的应用，以解决性能问题、行为问题和安全漏洞，并提供可行的建议。在底层实现上，OpenResty XRay 由我们的 Y 语言驱动，可以在不同环境下支持多种不同的运行时，如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

关于作者

章亦春是开源 OpenResty^® 项目创始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和创始人。

章亦春（Github ID: agentzh），生于中国江苏，现定居美国湾区。他是中国早期开源技术和文化的倡导者和领军人物，曾供职于多家国际知名的高科技企业，如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “边缘计算“、”动态追踪 “和 “机器编程 “的先驱，拥有超过 22 年的编程及 16 年的开源经验。作为拥有超过 4000 万全球域名用户的开源项目的领导者。他基于其 OpenResty^® 开源项目打造的高科技企业 OpenResty Inc. 位于美国硅谷中心。其主打的两个产品 OpenResty XRay（利用动态追踪技术的非侵入式的故障剖析和排除工具）和 OpenResty Edge（最适合微服务和分布式流量的全能型网关软件），广受全球众多上市及大型企业青睐。在 OpenResty 以外，章亦春为多个开源项目贡献了累计超过百万行代码，其中包括，Linux 内核、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等，并编写过 60 多个开源软件库。

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