技术案例:如何使用 OpenResty XRay 追踪一个 LRU 缓存引发的内存泄漏
在现代互联网应用中,内存泄漏是一个常见但又令人头疼的问题。即便是流量不大的应用,也可能因为内存管理不当而导致资源浪费和系统不稳定。本文将揭示一个真实案例,展示如何通过 OpenResty XRay 工具精准诊断和解决内存泄漏问题。
隐形杀手:看不见的内存泄漏如何威胁业务稳定性
某客户的 OpenResty 应用虽然业务流量很小,但其 worker
进程的内存占用却随着时间的推移而持续增长,远超预期。这种典型的内存泄漏现象不仅造成了严重的资源浪费,更给线上业务的稳定性带来了巨大隐患。由于缺乏有效的分析工具,客户对泄漏的根源毫无头绪。OpenResty XRay 团队随即介入,利用其强大的动态追踪和分析能力,对线上运行的 OpenResty 进程进行了非侵入式的诊断。
揭秘内存泄漏的完整调查过程
第一步:捕捉泄漏的“时间轨迹”
我们首先通过 OpenResty XRay 的进程内存趋势图,直观地验证了客户的报告。
监控数据显示,OpenResty 进程的 RSS(Resident Set Size)内存呈现出明显的线性增长,这是内存泄漏的典型特征。
第二步:追踪内存消耗的“主要嫌疑人”
为了弄清是哪部分内存出了问题,我们使用了 OpenResty XRay 的内存分析功能。自动分析报告显示:
- Glibc 内存分配 占据了总内存的约 93%,是主要的内存消耗来源。
- LuaJIT 内存分配 仅占约 2.4%。
通过 resty-memory 的内存分解图深入分析 Glibc 的内存使用,我们发现其增长完全来自于 Glibc Arena
。
通常,Nginx 自身的内存池 Nginx memory pool
会通过 Arena 区域进行分配,但我们观察到 Nginx 内存池的占用量非常小且稳定。
可以看到 Glibc 分配的内存随时间线性增长,而 Nginx memory pool
的内存使用量非常的小。
这表明,泄漏并非源于常规的请求处理,而是由其他模块通过 Glibc 直接申请的内存。
第三步:从火焰图到根本原因
究竟是哪些代码在不断申请 Arena 内存并且从不释放?OpenResty XRay 的内存泄漏火焰图给出了答案。
内存泄露火焰图显示,内存泄漏发生在解析 SSL/TLS 证书和私钥的环节。
但为什么会泄漏?我们转而使用 Lua GC 对象火焰图 来分析 Lua 层面上的对象引用关系。
根据火焰图显示,一个名为 _LOADED.dynamic_cert.cert_cache
的 Lua table 占用了绝大部分内存。
由于其内部结构包含 .free_queu
, .hashht
,.key2node
,.node2key
等字段,我们判断这是一个 lua-resty-lrucache
对象。
结合 cert_cache
这个表名称以及内存泄露火焰图,我们可以推测,用户把通过 ssl.parse_pem_cert
和 ssl.parse_pem_priv_key
解析的结果缓存到 lru cache
中。
至此,整个问题链路完全清晰:
- 客户为了优化性能,将动态加载的 SSL 证书和私钥解析结果缓存到了一个 LRU 缓存
cert_cache
中。 - 问题在于,这个 LRU 缓存在创建时设置的容量过大,导致它几乎永远不会淘汰任何缓存项。
- 因此,每一个新域名证书被解析后,其结果对象都被“永久”地存放在了 LRU 缓存中。这些对象被缓存引用,导致 Lua 的 GC 回收器无法回收它们,其底层的 OpenSSL 证书结构体所占用的内存也随之泄漏。
- 随着时间推移,解析的证书越来越多,内存占用也就随之线性增长。
从困境到飞跃:一次精准的诊断
很多企业都遇到过类似的情况:系统内存使用持续飙升,却迟迟找不到根本原因,明明问题很小,但一不小心就可能导致线上服务宕机。
OpenResty XRay 只用了一次分析,就帮客户解决了这个长期未解的内存泄漏难题。
精准定位,一击即中:OpenResty XRay 通过内存趋势图、内存分解分析和独特的内存泄漏火焰图,层层递进地揭示了问题本质。从现象到根因,整个分析过程清晰可视,避免了传统方法中的盲目猜测和反复尝试。
非侵入式诊断,生产环境安全:全程无需修改代码、无需重启服务,也不会增加系统负载。即使在高并发的生产环境,也能做到安全、稳定、实时分析。
给客户带来的业务价值:
- 内存使用率大幅降低,从持续增长到稳定可控
- 消除了因内存耗尽导致的潜在宕机风险
- 提升了系统整体性能和响应速度
- 运维压力和资源浪费大幅减少,为企业节约了真金白银
这个案例告诉我们,即使是看似简单的内存泄漏问题,如果没有专业工具的辅助,也可能成为技术团队的“拦路虎”。而 OpenResty XRay 凭借其强大的可观测性和分析能力,能够快速切入问题核心,为客户提供清晰的解决思路,最终实现技术价值到业务价值的完美转化。
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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