Node服务内存如何监控
本篇文章为大家展示了Node服务内存如何监控,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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一个 Node 应用实例
所以,如何动态监控一个 Node 进程的内存变化呢?
以下是一个 Node Server 的示例,并且是一个有内存泄漏问题的示例,并且是山月在生产环境定位了很久的问题的精简版。
❝ 那次内存泄漏问题中,导致单个容器中的内存从原先的 400M 暴涨到 700M,在 800M 的容器资源限制下偶尔会发生 OOM,导致重启。一时没有定位到问题 (发现问题过迟,半个月前的时序数据已被吞没,于是未定位到 Release),于是把资源限制上调到 1000M。后发现是由 ctx.request 挂载了数据库某个大字段而致 ❞
const Koa = require('koa') const app = new Koa() function getData () { return Array.from(Array(1000)).map(x => 10086) } app.use(async (ctx, next) => { ctx.data = getData() await next() }) app.use(ctx => { ctx.body = 'hello, world' }) app.listen(3200, () => console.log('Port: 3200'))
进程内存监控
一些问题需要在本地及测试环境得到及时扼杀,来避免在生产环境造成更大的影响。那么了解在本地如何监控内存就至关重要。
pidstat 是 sysstat 系列 linux 性能调试工具的一个包,竟然用它来调试 linux 的性能问题,包括内存,网络,IO,CPU 等。
「这不仅试用与 node,而且适用于一切进程,包括 python,java 以及 go」
# -r: 指输出内存指标 # -p: 指定 pid # 1: 每一秒输出一次 # 100: 输出100次 $ pidstat -r -p pid 1 100
而在使用 pidstat 之前,需要先找到进程的 pid
如何找到 Node 进程的 pid
在 node 中可以通过 process.pid 来找到进程的 pid
> process.pid 16425
虽然通过写代码可以找到 pid,但是具有侵入性,不太实用。那如何通过非侵入的手段找到 pid 呢?有两种办法
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通过多余的参数结合 ps 定位进程
通过端口号结合 lsof 定位进程
$ node index.js shanyue # 第一种方法:通过多余的参数快速定位 pid $ ps -ef | grep shanyue root 31796 23839 1 16:38 pts/5 00:00:00 node index.js shanyue # 第二种方法:通过端口号定位 pid lsof -i:3200 COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME node 31796 root 20u IPv6 235987334 0t0 TCP *:tick-port (LISTEN)
使用 pidstat 监控内存
从以上代码中可以知道,node 服务的 pid 为 31796,为了可以观察到内存的动态变化,再施加一个压力测试
$ ab -c 10000 -n 1000000 http://localhost:3200/
# -r: 指输出内存指标 # -p: 指定 pid # 1: 每一秒输出一次 # 100: 输出100次 $ pidstat -r -p 31796 1 100 Linux 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 (shuifeng) 2020年07月02日 _x86_64_ (2 CPU) UID PID minflt/s majflt/s VSZ RSS %MEM Command 19时20分39秒 0 11401 0.00 0.00 566768 19800 0.12 node 19时20分40秒 0 11401 0.00 0.00 566768 19800 0.12 node 19时20分41秒 0 11401 9667.00 0.00 579024 37792 0.23 node 19时20分42秒 0 11401 11311.00 0.00 600716 59988 0.37 node 19时20分43秒 0 11401 5417.82 0.00 611420 70900 0.44 node 19时20分44秒 0 11401 3901.00 0.00 627292 85928 0.53 node 19时20分45秒 0 11401 1560.00 0.00 621660 81208 0.50 node 19时20分46秒 0 11401 2390.00 0.00 623964 83696 0.51 node 19时20分47秒 0 11401 1764.00 0.00 625500 85204 0.52 node
对于输出指标的含义如下
RSS: Resident Set Size,常驻内存集,可理解为内存,这就是我们需要监控的内存指标
VSZ: virtual size,虚拟内存
从输出可以看出,「当施加了压力测试后,内存由 19M 涨到了 85M。」
使用 top 监控内存
pidstat 是属于 sysstat 下的 linux 性能工具,但在 mac 中,如何定位内存的变化?
此时可以使用 top/htop
$ htop -p 31796
使用 htop 监控内存
生产环境内存监控
由于目前生产环境大都部署在 k8s,「因此生产环境对于某个应用的内存监控本质上是 k8s 对于某个 workload/deployment 的内存监控」,关于内存监控 metric 的数据流向大致如下:
k8s -> metric server -> prometheus -> grafana
架构图如下:
❝ 以上图片取自以下文章
Kubernetes Monitoring with Prometheus[2]
Kubernetes monitoring architecture[3] ❞
最终能够在 grafana 中收集到某一应用的内存监控实时图:
由于本部分设计内容过多,我将在以下的章节中进行介绍
「这不仅仅适用于 node 服务,而且适用于一切 k8s 上的 workload」
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