进程使用内存概念
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。
内存的分配和回收,过程中造成内存泄漏的问题分析
进程的内存空间时，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。
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。
很多时候，并不知道数据大小，所以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，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。
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。其他需要内存的进程，可能无法分配新的内存；内存不足，又会触发系统的缓存回收以及 SWAP 机制，从而进一步导致 I/O 的性能问题等等。
就用一个计算斐波那契数列的案例，来看看内存泄漏问题的定位和处理方法
斐波那契数列是一个这样的数列：0、1、1、2、3、5、8…，也就是除了前两个数是 0 和 1，其他数都由前面两数相加得到，用数学公式来表示就是 F(n)=F(n-1)+F(n-2)，（n>=2），F(0)=0, F(1)=1。
实验
机器配置：2 CPU，8GB 内存预先安装 sysstat、Docker 以及 bcc 软件包，
sysstat 软件包中的 vmstat ，可以观察内存的变化情况；而 Docker 可以运行案例程序。
$ docker run --name=app -itd feisky/app:mem-leak
确认案例应用已经正常启动。如果一切正常，应该可以看到下面这个界面：
$ docker logs app 2th => 1 3th => 2 4th => 3 5th => 5 6th => 8 7th => 13
运行下面的 vmstat ，等待一段时间，观察内存的变化情况。
# 每隔3秒输出一组数据 $ vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 6601824 97620 1098784 0 0 0 0 62 322 0 0 100 0 0 0 0 0 6601700 97620 1098788 0 0 0 0 57 251 0 0 100 0 0 0 0 0 6601320 97620 1098788 0 0 0 3 52 306 0 0 100 0 0 0 0 0 6601452 97628 1098788 0 0 0 27 63 326 0 0 100 0 0 2 0 0 6601328 97628 1098788 0 0 0 44 52 299 0 0 100 0 0 0 0 0 6601080 97628 1098792 0 0 0 0 56 285 0 0 100 0 0
从输出中可以看到，内存的 free 列在不停的变化，并且是下降趋势；而 buffer 和 cache 基本保持不变。
未使用内存在逐渐减小，而 buffer 和 cache 基本不变，这说明，系统中使用的内存一直在升高。但这并不能说明有内存泄漏，因为应用程序运行中需要的内存也可能会增大。比如说，程序中如果用了一个动态增长的数组来缓存计算结果，占用内存自然会增长。
专门用来检测内存泄漏的工具，memleak。memleak 可以跟踪系统或指定进程的内存分配、释放请求，然后定期输出一个未释放内存和相应调用栈的汇总情况（默认 5 秒）。
memleak 是 bcc 软件包中的一个工具，一开始就装好了，执行 /usr/share/bcc/tools/memleak 就可以运行它
# -a 表示显示每个内存分配请求的大小以及地址
# -p 指定案例应用的PID号
$ /usr/share/bcc/tools/memleak -a -p $(pidof app)
WARNING: Couldn't find .text section in /app
WARNING: BCC can't handle sym look ups for /app
addr = 7f8f704732b0 size = 8192
addr = 7f8f704772d0 size = 8192
addr = 7f8f704712a0 size = 8192
addr = 7f8f704752c0 size = 8192
32768 bytes in 4 allocations from stack
[unknown] [app]
[unknown] [app]
start_thread+0xdb [libpthread-2.27.so]
从 memleak 的输出可以看到，应用在不停地分配内存，并且这些分配的地址没有被回收。这里有一个问题，Couldn’t find .text section in /app，所以调用栈不能正常输出，最后的调用栈部分只能看到 [unknown] 的标志。实际上，这是由于案例应用运行在容器中导致的。memleak 工具运行在容器之外，并不能直接访问进程路径 /app.最简单的方法，就是在容器外部构建相同路径的文件以及依赖库。这个只有一个二进制文件，所以只要把应用的二进制文件放到 /app 路径中，就可以修复这个问题。可以运行下面的命令，把 app 二进制文件从容器中复制出来，然后重新运行 memleak 工具：
$ docker cp app:/app /app
$ /usr/share/bcc/tools/memleak -p $(pidof app) -a
Attaching to pid 12512, Ctrl+C to quit.
[03:00:41] Top 10 stacks with outstanding allocations:
addr = 7f8f70863220 size = 8192
addr = 7f8f70861210 size = 8192
addr = 7f8f7085b1e0 size = 8192
addr = 7f8f7085f200 size = 8192
addr = 7f8f7085d1f0 size = 8192
40960 bytes in 5 allocations from stack
fibonacci+0x1f [app]
child+0x4f [app]
start_thread+0xdb [libpthread-2.27.so]
终于看到了内存分配的调用栈，原来是 fibonacci() 函数分配的内存没释放。定位了内存泄漏的来源，下一步自然就应该查看源码，想办法修复它
$ docker exec app cat /app.c
...
long long *fibonacci(long long *n0, long long *n1)
{
//分配1024个长整数空间方便观测内存的变化情况
long long *v = (long long *) calloc(1024, sizeof(long long));
*v = *n0 + *n1;
return v;
}
void *child(void *arg)
{
long long n0 = 0;
long long n1 = 1;
long long *v = NULL;
for (int n = 2; n > 0; n++) {
v = fibonacci(&n0, &n1);
n0 = n1;
n1 = *v;
printf("%dth => %lld
", n, *v);
sleep(1);
}
}
...
会发现， child() 调用了 fibonacci() 函数，但并没有释放 fibonacci() 返回的内存。所以，想要修复泄漏问题，在 child() 中加一个释放函数就可以了，比如：
void *child(void *arg)
{
...
for (int n = 2; n > 0; n++) {
v = fibonacci(&n0, &n1);
n0 = n1;
n1 = *v;
printf("%dth => %lld
", n, *v);
free(v); // 释放内存
sleep(1);
}
}
修复后重新运行
# 清理原来的案例应用 $ docker rm -f app # 运行修复后的应用 $ docker run --name=app -itd feisky/app:mem-leak-fix # 重新执行 memleak工具检查内存泄漏情况 $ /usr/share/bcc/tools/memleak -a -p $(pidof app) Attaching to pid 18808, Ctrl+C to quit. [10:23:18] Top 10 stacks with outstanding allocations: [10:23:23] Top 10 stacks with outstanding allocations:
malloc() 和 free() 通常并不是成对出现，在每个异常处理路径和成功路径上都释放内存 。在多线程程序中，一个线程中分配的内存，可能会在另一个线程中访问和释放。更复杂的是，在第三方的库函数中，隐式分配的内存可能需要应用程序显式释放。所以，为了避免内存泄漏，最重要的一点就是养成良好的编程习惯，比如分配内存后，一定要先写好内存释放的代码，再去开发其他逻辑。还是那句话，有借有还，才能高效运转，再借不难。当然，如果已经完成了开发任务，你还可以用 memleak 工具，检查应用程序的运行中，内存是否泄漏。如果发现了内存泄漏情况，再根据 memleak 输出的应用程序调用栈，定位内存的分配位置，从而释放不再访问的内存。