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Nginx和OpenResty作为高性能的Web服务器和反向代理服务器,广泛应用于各种生产环境中。然而,随着业务复杂度的增加,内存泄漏问题逐渐成为开发者和运维人员需要面对的重要挑战。本文将深入分析一个Nginx/OpenResty内存泄漏的案例,探讨其成因、影响以及解决方案。
某电商平台在使用OpenResty进行API网关开发时,发现系统内存使用量持续增长,最终导致服务器崩溃。经过初步排查,怀疑是内存泄漏问题。为了进一步确认问题,开发团队决定进行详细的内存分析。
在业务高峰期,系统的内存使用量会迅速上升,即使在业务低谷期,内存使用量也不会明显下降。通过监控工具,发现Nginx worker进程的内存使用量持续增长,最终达到系统内存上限,导致进程被OOM Killer终止。
为了进一步确认问题,开发团队决定使用内存分析工具进行深入分析。
通过上述分析,最终定位到问题出在Lua脚本中的以下代码片段:
local cache = {}
function set_cache(key, value)
cache[key] = value
end
function get_cache(key)
return cache[key]
end
在这段代码中,cache
是一个全局变量,用于存储缓存数据。然而,由于业务逻辑复杂,缓存数据不断增加,且没有有效的清理机制,导致内存使用量持续增长。
针对上述问题,开发团队提出了以下解决方案:
cache
表改为弱引用表,避免循环引用导致的内存泄漏。local cache = {}
local max_cache_size = 10000
function set_cache(key, value)
if #cache >= max_cache_size then
-- 清理过期缓存
for k, v in pairs(cache) do
if os.time() - v.timestamp > 3600 then
cache[k] = nil
end
end
end
cache[key] = {value = value, timestamp = os.time()}
end
function get_cache(key)
local item = cache[key]
if item and os.time() - item.timestamp <= 3600 then
return item.value
else
cache[key] = nil
return nil
end
end
local cache = setmetatable({}, {__mode = "v"})
function set_cache(key, value)
cache[key] = value
end
function get_cache(key)
return cache[key]
end
经过上述优化后,系统内存使用量明显下降,且不再出现内存持续增长的情况。通过监控工具观察,内存使用量在业务高峰期和低谷期均保持稳定,未再出现内存泄漏问题。
内存泄漏问题是Nginx/OpenResty开发中常见的问题之一,尤其是在使用Lua脚本进行复杂业务逻辑处理时。通过合理的内存管理、缓存清理机制和业务逻辑优化,可以有效避免内存泄漏问题的发生。本文通过一个实际案例,详细分析了内存泄漏的成因、影响以及解决方案,希望能为类似问题的解决提供参考。
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