为什么需要性能监控
Node作为Javascript在服务端的一个运行时（Runtime），极大的丰富了Javascript的应用场景。
但是Node.js Runtime本身是一个黑盒，我们无法感知运行时的状态，对于线上问题也难以复现。
(资料图)
因此性能监控是Node.js应用程序「正常运行」的基石。不仅可以随时监控运行时的各项指标，还可以帮助排查异常场景问题。
组成部分
性能监控可以分为两个部分：
性能指标的采集和展示
进程级别的数据：CPU，Memory，Heap，GC等系统级别的数据：磁盘占用率，I/O负载，TCP/UDP连接状态等应用层的数据：QPS，慢HTTP，业务处理链路日志等性能数据的抓取和分析
Heapsnapshot：堆内存快照Cpuprofile：CPU快照Coredump：应用崩溃快照方案对比
从上图可以看到目前主流的三种Node.js性能监控方案的优缺点，以下是简单介绍这三种方案的组成：
Prometheus
prom-client是prometheus的nodejs实现，用于采集性能指标grafana是一个可视化平台，用来展示各种数据图表，支持prometheus的接入只支持了性能指标的采集和展示，排查问题还需要其他快照工具，才能组成闭环AliNode
alinode是一个兼容官方nodejs的拓展运行时，提供了一些额外功能：
v8的运行时内存状态监控libuv的运行时状态监控在线故障诊断功能：堆快照、CPU Profile、GC Trace等agenthub是一个常驻进程，用来收集性能指标并上报
整合了agentx + commdx的便利工具整体从监控，展示，快照，分析形成闭环，接入便捷简单，但是拓展运行时还是有风险
Easy-Monitor
xprofiler 负责进行实时的运行时状态采样，以及输出性能日志（也就是性能数据的抓取）xtransit 负责性能日志的采集与传输跟AliNode最大的区别在于使用了Node.js Addon来实现采样器性能指标
CPU
通过process.cpuUsage()可以获取当前进程的CPU耗时数据，返回值的单位是微秒
Memory
通过process.memoryUsage()可以获取当前进程的内存分配数据，返回值的单位是字节
从上图可以看出，rss包含代码段(Code Segment)、栈内存(Stack)、堆内存(Heap)
Heap
通过v8.getHeapStatistics()和v8.getHeapSpaceStatistics()可以获取v8堆内存和堆空间的分析数据，下图展示了v8的堆内存组成分布：
堆内存空间先划分为空间（space），空间又划分为页（page），内存按照1MB对齐进行分页。
New Space：新生代空间，用来存放一些生命周期比较短的对象数据，平分为两个空间（空间类型为semi space）：from space，to space
Old Space：老生代空间，用来存放New Space晋升的对象
Code Space：存放v8 JIT编译后的可执行代码
Map Space：存放Object指向的隐藏类的指针对象，隐藏类指针是v8根据运行时记录下的对象布局结构，用于快速访问对象成员
Large Object Space：用于存放大于1MB而无法分配到页的对象
GC
v8的垃圾回收算法分为两类：
Major GC：使用了Mark-Sweep-Compact算法，用于老生代的对象回收Minor GC：使用了Scavenge算法，用于新生代的对象回收Scavenge
前提：New space分为from和to两个对象空间
触发时机：当New space空间满了
步骤：
在from space中，进行宽度优先遍历
发现存活（可达）对象
已经存活过一次（经历过一次Scavange），晋升到Old space其他的复制到to space中当复制结束时，to space中只有存活的对象，from space就被清空了
交换from space和to space，开始下一轮Scavenge
适用于回收频繁，内存不大的对象，典型的空间换时间的策略，缺点是浪费了多一倍的空间
Mark-Sweep-Compact
三个步骤：标记、清除、整理
触发时机：当Old space空间满了
步骤：
Marking（三色标记法）
白色：代表可回收对象黑色：代表不可回收对象，且其所产生的引用都已经扫描完毕灰色：代表不可回收对象，且其所产生的引用还没扫描完将V8根对象直接引用的对象放进一个marking queue（显式栈）中，并将这些对象标记为灰色从这些对象开始做深度优先遍历，每访问一个对象，将该对象从marking queuepop出来，并标记为黑色然后将该对象引用下的所有白色对象标记为灰色，push到marking queue上，如此往复直到栈上所有对象都pop掉为止，老生代的对象只剩下黑色（不可回收）和白色（可以回收）两种了PS：当一个对象太大，无法push到空间有限的栈时，v8会把这个对象保留灰色跳过，将整个栈标记为溢出状态（overflowed），等栈清空后，再次进行遍历标记，这样导致需要额外扫描一遍堆Sweep
清除白色对象会造成内存空间不连续Compact
由于Sweep会造成内存空间不连续，不利于新对象进入GC把黑色（存活）对象移到Old space的一端，这样清除出来的空间就是连续完整的虽然可以解决内存碎片问题，但是会增加停顿时间（执行速度慢）在空间不足以对新生代晋升过来的对象进行分配时才使用mark-compactStop-The-World
在最开始v8进行垃圾回收时，需要停止程序的运行，扫描完整个堆，回收完内存，才会重新运行程序。这种行为就叫全停顿（Stop-The-World）
虽然新生代活动对象较小，回收频繁，全停顿，影响不大，但是老生代存活对象多且大，标记、清理、整理等造成的停顿就会比较严重。
优化策略
增量回收（Incremental Marking）：在Marking阶段，当堆达到一定大小时，开始增量GC，每次分配了一定量的内存后，就暂停运行程序，做几毫秒到几十毫秒的marking，然后恢复程序的运行。这个理念其实有点像React框架中的Fiber架构，只有在浏览器的空闲时间才会去遍历Fiber Tree执行对应的任务，否则延迟执行，尽可能少地影响主线程的任务，避免应用卡顿，提升应用性能。
并发清除（Concurrent Sweeping）：让其他线程同时来做 sweeping，而不用担心和执行程序的主线程冲突并行清除（Parallel Sweeping）：让多个 Sweeping 线程同时工作，提升 sweeping 的吞吐量，缩短整个 GC 的周期空间调整
由于v8对于新老生代的空间默认限制了大小
New space默认限制：64位系统为32M，32位系统为16MOld space默认限制：64位系统为1400M，32位系统为700M因此node提供了两个参数用于调整新老生代的空间上限
--max-semi-space-size：设置New Space空间的最大值--max-old-space-size：设置Old Space空间的最大值查看GC日志
node也提供了三种查看GC日志的方式：
--trace_gc：一行日志简要描述每次GC时的时间、类型、堆大小变化和产生原因--trace_gc_verbose：展示每次GC后每个V8堆空间的详细状况--trace_gc_nvp：每次GC的详细键值对信息，包含GC类型，暂停时间，内存变化等由于GC日志比较原始，还需要二次处理，可以使用AliNode团队开发的v8-gc-log-parser
快照工具
Heapsnapshot
对于运行程序的堆内存进行快照采样，可以用来分析内存的消耗以及变化
生成方式
生成.heapsnapshot文件有以下几种方式：
使用heapdump
使用v8的heap-profile
使用nodejs内置的v8模块提供的api
v8.getHeapSnapshot()
v8.writeHeapSnapshot(fileName)
使用v8-profiler-next
分析方法
生成的.heapsnapshot文件，可以在Chrome devtools工具栏的Memory，选择上传后，展示结果如下图：
默认的视图是Summary视图，在这里我们要关注最右边两栏：Shallow Size和 Retained Size
Shallow Size：表示该对象本身在v8堆内存分配的大小Retained Size：表示该对象所有引用对象的Shallow Size之和当发现Retained Size特别大时，该对象内部可能存在内存泄漏，可以进一步展开去定位问题
还有Comparison视图是用于比较分析两个不同时段的堆快照，通过Delta列可以筛选出内存变化最大的对象
Cpuprofile
对于运行程序的CPU进行快照采样，可以用来分析CPU的耗时及占比
生成方式
生成.cpuprofile文件有以下几种方式：
这是采集5分钟的CPU Profile样例
分析方法
生成的.cpuprofile文件，可以在Chrome devtools工具栏的Javascript Profiler（不在默认tab，需要在工具栏右侧的更多中打开显示），选择上传文件后，展示结果如下图：
默认的视图是Heavy视图，在这里我们看到有两栏：Self Time和Total Time
Self Time：代表此函数本身（不包含其他调用）的执行耗时Total Time：代表此函数（包含其他调用函数）的总执行耗时当发现Total Time和Self Time偏差较大时，该函数可能存在耗时比较多的CPU密集型计算，也可以展开进一步定位排查
Codedump
当应用意外崩溃终止时，系统会自动记录下进程crash掉那一刻的内存分配信息，Program Counter以及堆栈指针等关键信息来生成core文件
生成方式
生成.core文件的三种方法：
ulimit -c unlimited打开内核限制node --abort-on-uncaught-exceptionnode启动添加此参数，可以在应用出现未捕获的异常时也能生成一份core文件gcore 手动生成core文件分析方法
获取.core文件后，可以通过mdb、gdb、lldb等工具实现解析诊断实际进程crash的原因
llnode `which node` -c /path/to/core/dump案例分析
观察
从监控可以观察到堆内存在持续上升，因此需要堆快照进行排查
分析
根据heapsnapshot可以分析排查到有一个newThing的对象一直保持着比较大的内存
排查
从代码中可以看到虽然unused方法没有调用，但是newThing对象是引用自theThing，导致其一直存在于replaceThing这个函数的执行上下文中，没有被释放，这就是典型的由于闭包产生的内存泄漏案例
小结
常见的内存泄漏有以下几种情况：
全局变量闭包定时器事件监听缓存因此在上述这几种情况时，一定要谨慎考虑对象在内存中是否会被自动回收，不会被自动回收的话，需要手动进行回收，比如手动把对象设置为null、移除定时器、解绑事件监听等
总结
至此，本文已经对整个Node.js的性能监控体系进行了详细的介绍。
首先，介绍了性能监控解决的问题，组成部分以及主流方案的优缺点对比。
然后，针对两大部分性能指标和快照工具进行了具体的介绍，
性能指标主要关注CPU、内存、堆空间、GC几个指标，同时介绍了v8的GC策略和GC优化方案，快照工具主要有堆快照、CPU快照以及崩溃时的Coredump最后，从观察、分析、排查再现一个简单的内存泄漏案例，并总结了常见内存泄漏的情况和解决方案。
希望这一篇文章能够帮助大家对整个Node.js的性能监控体系有所了解。
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以上就是为什么需要性能监控？聊聊Node.js性能监控的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
