V8引擎的内存限制为0.7GB(64位为1.4GB)，这种情况下是无法操作大文件的；并且不经意的内存泄漏(代码规范问题)会导致可用内存越来越小，性能下降。
本文主要介绍NodeJS中的内存分析工具heapdump安装和使用。

首先需要安装必要环境(又是因为windows系统的node-gyp安装异常，下面都是以centOS为例)

• 安装heapdump
  npm install heapdump

可能会报的错：

• gyp ERR! stack Error:Can’t find executable “python”
  解决方案：安装python2.7.*(指定版本)，最好设置环境变量
• 安装node-gyp
  npm install node-gyp -g
• 配置python命令
  npm config set python python2.7
  如果本机安装过多个python版本，上述命令结尾应该是指向python bin目录下的指定版本的可执行文件
  本人机器：npm config set python python
• c/c++编译环境
  如果安装heapdump过程中，编译报错，需要安装gcc
• 最后安装heapdump
  npm install heapdump

如上，所有环境安装成功之后，开始进入正题

先在centOS中跑一个简单的内存泄漏的web服务，代码如下：

    
      var http = require('http');
      var leakArray = [];
      var leak = function () {
        leakArray.push("leak" + Math.random());
      };
      http.createServer(function (req, res) {
        leak();
        let temp = 1;
        res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
        res.end('Hello World\n');
      }).listen(1337); 
      console.log('Server running at http://127.0.0.1:1337/'); 
    
  

此段代码，多次访问接口之后，leakArray一直在占用内存没有释放。

接下来分析一下内存飙升的因素：

• 缓存，写代码的时候为了查询更快，喜欢创建全局的缓存变量，使用之后不及时清空
• 闭包，作用域没有释放；闭包滥用；
• 生产者和消费者存在速度差，比如数据库忙不过来，Query 队列堆积
  V8内存分为两部分，new space和old space。new space大小为8M，old space大小为0.7G。
  如果内存占用过高不能及时被回收，这些对象最终会被从new space转到old space，GC会不停的扫描old space，这些没有释放的对象增加了GC负担。

如上代码中leakArray最后始终会在old space中被持续扫描；temp会在new space中被GC回收。

接下来可以看一下如何使用heapdump分析内存泄漏

• 在启动程序时添加--trace_gc 参数，GC在垃圾回收的时候会输出信息到控制台。
  还有很多命令

通过node --prof test.js命令记录日志，会在当前目录下生成一个*-v8.log文件，可以使用tick分析结果。
使用日志分析工具 tick需要安装sudo npm install tick -g
完成之后执行node-tick-processor *-v8.log，如果找不到node-tick-processor命令，可以找到安装目录通过绝对路径执行，如： ~/node-v8.11.4-linux-x64/bin/node-tick-processor *-v8.log

另外可以使用pm2生成内存快照，导入到chrome->控制台->memory中

参考文档