内存泄漏了，我该如何定位和处理？
通过前几节对内存基础的学习，我相信你对 Linux 内存的工作原理，已经有了初步了解。
对普通进程来说，能看到的其实是内核提供的虚拟内存，这些虚拟内存还需要通过页表，由系统映射为物理内存。
当进程通过 malloc() 申请虚拟内存后，系统并不会立即为其分配物理内存，而是在首次访问时，才通过缺页异常陷入内核中分配内存。
为了协调 CPU 与磁盘间的性能差异，Linux 还会使用 Cache 和 Buffer ，分别把文件和磁盘读写的数据缓存到内存中。
对应用程序来说，动态内存的分配和回收，是既核心又复杂的一个逻辑功能模块。管理内存的过程中，也很容易发生各种各样的“事故”，比如，
- 没正确回收分配后的内存，导致了泄漏。
- 访问的是已分配内存边界外的地址，导致程序异常退出，等等。
今天我就带你来看看，内存泄漏到底是怎么发生的，以及发生内存泄漏之后该如何排查和定位。
说起内存泄漏，这就要先从内存的分配和回收说起了。
内存的分配和回收
先回顾一下，你还记得应用程序中，都有哪些方法来分配内存吗？用完后，又该怎么释放还给系统呢？
前面讲进程的内存空间时，我曾经提到过，用户空间内存包括多个不同的内存段，比如只读段、数据段、堆、栈以及文件映射段等。这些内存段正是应用程序使用内存的基本方式。
举个例子，你在程序中定义了一个局部变量，比如一个整数数组 int data[64] ，就定义了一个可以存储 64 个整数的内存段。由于这是一个局部变量，它会从内存空间的栈中分配内存。
栈内存由系统自动分配和管理。一旦程序运行超出了这个局部变量的作用域，栈内存就会被系统自动回收，所以不会产生内存泄漏的问题。
再比如，很多时候，我们事先并不知道数据大小，所以你就要用到标准库函数 malloc() ， 在程序中动态分配内存。这时候，系统就会从内存空间的堆中分配内存。
堆内存由应用程序自己来分配和管理。除非程序退出(进程退出了 内存肯定就被系统回收了)，这些堆内存并不会被系统自动释放，而是需要应用程序明确调用库函数 free() 来释放它们。如果应用程序没有正确释放堆内存，就会造成内存泄漏。
这是两个栈和堆的例子，那么，其他内存段是否也会导致内存泄漏呢？经过我们前面的学习，这个问题并不难回答。
- 只读段，包括程序的代码和常量，由于是只读的，不会再去分配新的内存，所以也不会产生内存泄漏。
- 数据段，包括全局变量和静态变量，这些变量在定义时就已经确定了大小，所以也不会产生内存泄漏。
- 最后一个内存映射段，包括动态链接库和共享内存，其中共享内存由程序动态分配和管理。所以，如果程序在分配后忘了回收，就会导致跟堆内存类似的泄漏问题。
内存泄漏的危害非常大，这些忘记释放的内存，不仅应用程序自己不能访问，系统也不能把它们再次分配给其他应用。内存泄漏不断累积，甚至会耗尽系统内存。
虽然，系统最终可以通过 OOM （Out of Memory）机制杀死进程，但进程在 OOM 前，可能已经引发了一连串的反应，导致严重的性能问题。
当发生了内存泄漏时，或者运行了大内存的应用程序，导致系统的内存资源紧张时，系统又会如何应对呢？
在内存基础篇我们已经学过，这其实会导致两种可能结果，内存回收和 OOM 杀死进程。
内存资源紧张导致的 OOM（Out Of Memory），相对容易理解，指的是系统杀死占用大量内存的进程，释放这些内存，再分配给其他更需要的进程。
接下来再看第一个可能的结果，内存回收，也就是系统释放掉可以回收的内存，比如我前面讲过的缓存和缓冲区，就属于可回收内存。它们在内存管理中，通常被叫做文件页（File-backed Page）。
大部分文件页，都可以直接回收，以后有需要时，再从磁盘重新读取就可以了。而那些被应用程序修改过，并且暂时还没写入磁盘的数据（也就是脏页），就得先写入磁盘，然后才能进行内存释放。
这些脏页，一般可以通过两种方式写入磁盘。
- 可以在应用程序中，通过系统调用 fsync ，把脏页同步到磁盘中；
- 也可以交给系统，由内核线程 pdflush 负责这些脏页的刷新。
除了缓存和缓冲区，通过内存映射获取的文件映射页，也是一种常见的文件页。它也可以被释放掉，下次再访问的时候，从文件重新读取。
除了文件页外，还有没有其他的内存可以回收呢？比如，应用程序动态分配的堆内存，也就是我们在内存管理中说到的匿名页（Anonymous Page），是不是也可以回收呢？
我想，你肯定会说，它们很可能还要再次被访问啊，当然不能直接回收了。非常正确，这些内存自然不能直接释放。
但是，如果这些内存在分配后很少被访问，似乎也是一种资源浪费。是不是可以把它们暂时先存在磁盘里，释放内存给其他更需要的进程？
其实，这正是 Linux 的 Swap 机制。Swap 把这些不常访问的内存先写到磁盘中，然后释放这些内存，给其他更需要的进程使用。再次访问这些内存时，重新从磁盘读入内存就可以了。
Swap 原理
前面提到，Swap 说白了就是把一块磁盘空间或者一个本地文件（以下讲解以磁盘为例），当成内存来使用。它包括换出和换入两个过程。
- 所谓换出，就是把进程暂时不用的内存数据存储到磁盘中，并释放这些数据占用的内存。
- 而换入，则是在进程再次访问这些内存的时候，把它们从磁盘读到内存中来。
所以你看，Swap 其实是把系统的可用内存变大了。这样，即使服务器的内存不足，也可以运行大内存的应用程序
还记得我最早学习 Linux 操作系统时，内存实在太贵了，一个普通学生根本就用不起大的内存，那会儿我就是开启了 Swap 来运行 Linux 桌面。当然，现在的内存便宜多了，服务器一般也会配置很大的内存，那是不是说 Swap 就没有用武之地了呢？
当然不是。事实上，内存再大，对应用程序来说，也有不够用的时候。
一个很典型的场景就是，即使内存不足时，有些应用程序也并不想被 OOM 杀死，而是希望能缓一段时间，等待人工介入，或者等系统自动释放其他进程的内存，再分配给它。
除此之外，我们常见的笔记本电脑的休眠和快速开机的功能，也基于 Swap 。休眠时，把系统的内存存入磁盘，这样等到再次开机时，只要从磁盘中加载内存就可以。这样就省去了很多应用程序的初始化过程，加快了开机速度。
话说回来，既然 Swap 是为了回收内存，那么 Linux 到底在什么时候需要回收内存呢？前面一直在说内存资源紧张，又该怎么来衡量内存是不是紧张呢？
一个最容易想到的场景就是，有新的大块内存分配请求，但是剩余内存不足。这个时候系统就需要回收一部分内存（比如前面提到的缓存），进而尽可能地满足新内存请求。这个过程通常被称为直接内存回收。
除了直接内存回收，还有一个专门的内核线程用来定期回收内存，也就是 kswapd0。为了衡量内存的使用情况，kswapd0 定义了三个内存阈值（watermark，也称为水位），分别是
页最小阈值（pages_min）、页低阈值（pages_low）和页高阈值（pages_high）。剩余内存，则使用 pages_free 表示。
kswapd0 定期扫描内存的使用情况，并根据剩余内存落在这三个阈值的空间位置，进行内存的回收操作。
- 剩余内存小于页最小阈值，说明进程可用内存都耗尽了，只有内核才可以分配内存。
- 剩余内存落在页最小阈值和页低阈值中间，说明内存压力比较大，剩余内存不多了。这时 kswapd0 会执行内存回收，直到剩余内存大于高阈值为止。
- 剩余内存落在页低阈值和页高阈值中间，说明内存有一定压力，但还可以满足新内存请求。
- 剩余内存大于页高阈值，说明剩余内存比较多，没有内存压力。
我们可以看到，一旦剩余内存小于页低阈值，就会触发内存的回收。这个页低阈值，其实可以通过内核选项 /proc/sys/vm/min_free_kbytes 来间接设置。min_free_kbytes 设置了页最小阈值，而其他两个阈值，都是根据页最小阈值计算生成的，计算方法如下 ：
pages_low = pages_min*5/4
pages_high = pages_min*3/2
NUMA 与 Swap
很多情况下，你明明发现了 Swap 升高，可是在分析系统的内存使用时，却很可能发现，系统剩余内存还多着呢。为什么剩余内存很多的情况下，也会发生 Swap 呢？
看到上面的标题，你应该已经想到了，这正是处理器的 NUMA （Non-Uniform Memory Access）架构导致的。
关于 NUMA，我在 CPU 模块中曾简单提到过。在 NUMA 架构下，多个处理器被划分到不同 Node 上，且每个 Node 都拥有自己的本地内存空间。
而同一个 Node 内部的内存空间，实际上又可以进一步分为不同的内存域（Zone），比如直接内存访问区（DMA）、普通内存区（NORMAL）、伪内存区（MOVABLE）等，如下图所示：
先不用特别关注这些内存域的具体含义，我们只要会查看阈值的配置，以及缓存、匿名页的实际使用情况就够了。
既然 NUMA 架构下的每个 Node 都有自己的本地内存空间，那么，在分析内存的使用时，我们也应该针对每个 Node 单独分析。
你可以通过 numactl 命令，来查看处理器在 Node 的分布情况，以及每个 Node 的内存使用情况。比如，下面就是一个 numactl 输出的示例：
$ numactl --hardware
available: 1 nodes (0)
node 0 cpus: 0 1
node 0 size: 7977 MB
node 0 free: 4416 MB
...
这个界面显示，我的系统中只有一个 Node，也就是 Node 0 ，而且编号为 0 和 1 的两个 CPU， 都位于 Node 0 上。另外，Node 0 的内存大小为 7977 MB，剩余内存为 4416 MB。
了解了 NUNA 的架构和 NUMA 内存的查看方法后，你可能就要问了这跟 Swap 有什么关系呢？
实际上，前面提到的三个内存阈值（页最小阈值、页低阈值和页高阈值），都可以通过内存域在 proc 文件系统中的接口 /proc/zoneinfo 来查看。
比如，下面就是一个 /proc/zoneinfo 文件的内容示例：
$ cat /proc/zoneinfo
...
Node 0, zone Normal
pages free 227894
min 14896
low 18620
high 22344
...
nr_free_pages 227894
nr_zone_inactive_anon 11082
nr_zone_active_anon 14024
nr_zone_inactive_file 539024
nr_zone_active_file 923986
...
这个输出中有大量指标，我来解释一下比较重要的几个。
pages 处的 min、low、high，就是上面提到的三个内存阈值，而 free 是剩余内存页数，它跟后面的 nr_free_pages 相同。
nr_zone_active_anon 和 nr_zone_inactive_anon，分别是活跃和非活跃的匿名页数。
nr_zone_active_file 和 nr_zone_inactive_file，分别是活跃和非活跃的文件页数。
从这个输出结果可以发现，剩余内存远大于页高阈值，所以此时的 kswapd0 不会回收内存。
当然，某个 Node 内存不足时，系统可以从其他 Node 寻找空闲内存，也可以从本地内存中回收内存。具体选哪种模式，你可以通过 /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode 来调整。它支持以下几个选项：
- 默认的 0 ，也就是刚刚提到的模式，表示既可以从其他 Node 寻找空闲内存，也可以从本地回收内存。
- 1、2、4 都表示只回收本地内存，2 表示可以回写脏数据回收内存，4 表示可以用 Swap 方式回收内存。
swappiness
到这里，我们就可以理解内存回收的机制了。这些回收的内存既包括了文件页，又包括了匿名页。
- 对文件页的回收，当然就是直接回收缓存，或者把脏页写回磁盘后再回收。
- 而对匿名页的回收，其实就是通过 Swap 机制，把它们写入磁盘后再释放内存。
不过，你可能还有一个问题。既然有两种不同的内存回收机制，那么在实际回收内存时，到底该先回收哪一种呢？
其实，Linux 提供了一个 /proc/sys/vm/swappiness 选项，用来调整使用 Swap 的积极程度。
swappiness 的范围是 0-100，数值越大，越积极使用 Swap，也就是更倾向于回收匿名页；数值越小，越消极使用 Swap，也就是更倾向于回收文件页。
虽然 swappiness 的范围是 0-100，不过要注意，这并不是内存的百分比，而是调整 Swap 积极程度的权重，即使你把它设置成 0，当剩余内存 + 文件页小于页高阈值时，还是会发生 Swap。
小结
在内存资源紧张时，Linux 通过直接内存回收和定期扫描的方式，来释放文件页和匿名页，以便把内存分配给更需要的进程使用。
- 文件页的回收比较容易理解，直接清空，或者把脏数据写回磁盘后再释放。
- 而对匿名页的回收，需要通过 Swap 换出到磁盘中，下次访问时，再从磁盘换入到内存中。
你可以设置 /proc/sys/vm/min_free_kbytes，来调整系统定期回收内存的阈值（也就是页低阈值），还可以设置 /proc/sys/vm/swappiness，来调整文件页和匿名页的回收倾向。
在 NUMA 架构下，每个 Node 都有自己的本地内存空间，而当本地内存不足时，默认既可以从其他 Node 寻找空闲内存，也可以从本地内存回收。
你可以设置 /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode ，来调整 NUMA 本地内存的回收策略。
FAQ
关于上面有同学表示 hadoop 集群建议关 swap 提升性能。事实上不仅 hadoop，包括 ES 在内绝大部分 Java 的应用都建议关 swap，这个和 JVM 的 gc 有关，它在 gc 的时候会遍历所有用到的堆的内存，如果这部分内存是被 swap 出去了，遍历的时候就会有磁盘IO
请问老师、为什么kubernetes要关闭swap呢？
一个是性能问题，开启swap会严重影响性能（包括内存和I/O）；另一个是管理问题，开启swap后通过cgroups设置的内存上限就会失效。
swap应该是针对以前内存小的一种优化吧,不过现在内存没那么昂贵之后,所以就没那么大的必要开启了
numa感觉是对系统资源做的隔离分区,不过目前虚拟化和docker这么流行。而且node与node之间访问更耗时,针对大程序不一定启到了优化作用,针对小程序,也没有太大必要。所以numa也没必要开启。