分享一种更加隐秘且更难排查的"内存泄漏"案例

一、 问题现象

客户收到系统告警，K8S 集群某些节点 used 内存持续升高，top 查看进程使用的内存并不多，剩余内存不足却找不到内存的使用者，内存神秘消失，需要排查内存去哪儿了。

执行 top 指令并按内存排序输出，内存使用最多的进程才 800M 左右，加起来远达不到 used 9G 的使用量。

二、问题分析

2.1 内存去哪儿了？

在分析具体问题前，我们先把系统内存分类，便于找到内存使用异常的地方，从内存使用性质上，可以简单把内存分为应用内存和内核内存，两种内存使用量加上空闲内存，应该接近于 memory total，这样区分能够快速定位问题的边界。

其中 allocpage 指通过 __get_free_pages/alloc_pages 等 API 接口直接从伙伴系统申请的内存量(不包含 slab 和 vmalloc)。

2.1.1 内存分析

根据内存大图分别计算应用内存和内核内存，就可以知道是哪部分存在异常，但这些指标计算比较繁琐，很多内存值还存在重叠。针对这个痛点，SysOM 运维平台的内存大盘功能以可视化的方式展示内存的使用情况，并直接给出内存是否存在泄漏，本案例中，使用 SysOM 检测，直接显示 allocpage 存在泄漏，使用量接近 6G。

2.1.2 allocpage 内存

那既然是 alloc page 类型的内存占用多，是否可以直接从 sysfs、procfs 文件节点查看其内存使用了？很遗憾，这部分内存是内核/驱动直接调用 __get_free_page/alloc_pages 等函数从伙伴系统申请单个或多个连续的页面，系统层面没有接口查询这部分内存使用详情。如果这类内存存在泄漏，就会出现"内存凭空消失"的现象，比较难发现，问题原因也难排查。针对这个难点，我们的SysOM系统运维能够覆盖这类内存统计和原因诊断。

所以需要进一步通过SysOM的诊断利器 SysAK 动态抓取这类内存的使用情况。

2.2 allocPage 类型内存排查

2.2.1 动态诊断

对于内核内存泄漏，我们直接可以使用SysAK工具来动态追踪，启动命令并等待 10 分钟。

sysak memleak -t page -i 600

诊断结果显示 10 分钟内 receive_mergeable 函数分配的内存有 4919 次没有释放，内存大小在 300M 左右，分析到这里，我们就需要结合代码来确认 receive_mergeable 函数的内存分配和释放逻辑是否正确。

2.2.2 分配和释放总结

1）page_to_skb 每次会分配一个线性数据区为 128 Byte 的 skb。

2）数据区调用 alloc_pages_node 函数，一次性从伙伴系统申请 32k 内存(order=3)。

3）每个 skb 会对 32k 的 head page 产生一次引用计数，也就是只有当所有 skb 都释放时，这 32k 内存才释放回伙伴系统。

4）receive_mergeable 函数负责申请内存，但不负责释放这部分内存，只有当应用从 socket recvQ 中把数据读走才会对 head page 引用计数减一，当 page refs 为 0 时，释放回伙伴系统。

当应用消费数据比较慢，可能会导致 receive_mergeable 函数申请的内存释放不及时，而且最坏情况一个 skb 会占用 32k 内存，使用 sysak skcheck 检查 socket 接收队列和发送队列残留情况。

从输出可以知道，系统中只有 nginx 进程的接收队列有残留数据，socket fd=11 的 Recv-Q 有接近 3M 的数据没有接收，通过直接 kill 146935，系统内存恢复正常了，所以问题根本原因就是 nginx 没有及时收走数据了。

三、问题结论

经过与业务方沟通，最终确认是业务配置问题，导致 nginx 有一个线程没有处理数据，从而导致网卡驱动申请的内存没有及时释放，而 allocpage 内存又是无法统计的，从而出现内存凭空消失的现象。

3.1 结论验证

接收队列真的有数据残留吗，这里结合 crash 工具的 files 指令通过 fd 找到对应的sock：

通过多次观察，发现 sk_receive_queue 上的 skb 长时间没有变化，这也证明了 nginx 没有及时处理接收队列上的 skb，导致在网卡驱动中分配的内存没有释放。

四、内存泄漏疑点

在排查过程还遇到一个非常较困惑的地方，sockstat 和 slabtop 看检查 tcp mem 和 skbuff_head_cache 使用都很正常，导致进一步掩盖了网络占用的内存。

tcp mem = 32204*4K=125M

skb 数量在 1.5万~3 万之间。

按照前面分析，一个skb最坏情况占用 32k 内存，那么 2 万个 skb 最大也就占 600M 左右，怎么会占用几个 G 了，难道分析有问题？如下图所示，skb 的非线性区可能还存在若干个 frag page，而每个 frag page 又可能由 compund page 组成。

用 crash 实际读取 skb 内存发现，有些 skb 存在 17 个 frag page，并且数据大小只有 10 Byte。

解析 frag page 的 order 为 3，意味着一个 frag page 占用 32k 内存。

极端情况下，一个 skb 可能占用(1+17)*8=144 页，上图 slabinfo 中skbuff_head_cache 活跃 object 数量为 15033 个，所以理论最大总内存 =144*15033*4K = 8.2G，而我们现在遇到的场景消耗 6G 的内存是完全有可能的。



审核编辑：刘清