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编者注：本文章为“搜狐NodeJS团队”的投稿，搜狐技术部在使用NodeJS方面，有着丰富的经验，本文也是他们的一份经验总结，很值得一看。原创投稿文章，版权归“搜狐技术部NodeJS团队”所有，未经允许严禁转载。

作为无阻塞事件驱动的后端框架，nodejs非常适合于处理具有海量web请求的应用。最近一段时间，我们团队一直在尝试用nodejs构建webIM服务。在使用node的过程中我们体会到了nodejs无阻塞事件驱动的优点，也遇到了一些让我们很头疼的问题，其中最让我们抓狂的问题莫过于node的内存限制以及它的GC（Garbage Collection）机制。

1.实例占用内存大小限制和GC
nodejs是基于google的v8引擎编写的。我们知道V8对单个node实例做了内存限制，在32位的系统上默认限制为512mb，在64位的系统上默认限制为1gb。对于一个tab页来说，1gb的内存显然绰绰有余，但是对于web应用来说可能并不够。node为我们提供了一个执行参数用于改变这一限制，你可以在执行node实例时加这样写”node test.js –max-old-space-size=1000 “。但是这样做仍然是有限制的，32位系统和64位系统能够设置的上限值分别是1gb和1.7gb。当然也可以采用限制接入的请求数或者开启更多实例的办法。 但是，如果你真的希望一个node实例能够占用2G以上的内存，现在的node恐怕要让你失望了。
像python、ruby此类的脚本语言一样，Node的v8引擎也是由系统进行内存回收的操作。但是程序员无法控制v8发起GC，只能标记不再使用的对象，使得下次gc回收该对象的内存空间。v8的GC采用的是stop the world的机制，在mark-sweep期间，实例会暂停运行，也就是说在某个随机的时刻所有发向该实例的请求都会被忽略掉。当你用一个node建立一个服务器监听请求，当不可控的GC发生时，你就会发现客户端只能收到502 Bad Gateway了。

2.换个发动机
在实际中，我们团队确实遇到了无法用其他方法绕过的Node内存限制以及GC机制的情况,所以我们一直在关注v8引擎在gc方面的更新。Bleeding Edge是google v8的实验性分支。最新的Bleeding Edge合并了v8的GC分支，它去除了node实例占用内存的限制并对GC的性能做了优化。对我们来说，这个版本的v8无疑具有极大的吸引力。
于是我们萌发了用新版的Bleeding edge的v8引擎升级node的想法。废话少说，看看我们是怎么给node换引擎的吧。替换v8引擎的步骤如下：
A.获取v8的bleeding版本， svn checkout http://v8.googlecode.com/svn/branches/bleeding_edge/ v8。
B.获取node-0.4.12(目前的稳定版node)
C.将node和v8的压缩包都放到服务器上，解压，将node自带的v8替换，node内置的v8位置如下：

D编译：先修改源码，因为貌似是v8抛弃(或者重命名)了string的一个枚举值。我从网上搜索这个枚举值，它对应的是0,因此我做了一个替换.

3.动力测试
更换了新引擎以后的node动力如何呢？我们拿原始版和改进版进行了的对比测试。
测试程序：

测试一：实例占用最大内存值
测试一的目标很简单,就是用程序不停申请内存，直到出现进程内存溢出，观察node的GC日志，看两个版本的node谁支持的内存更大。执行如下命令：

图中第一项scavenge和mark-sweep（感兴趣对的同学可以看一下这篇文章http://www.jiangmiao.org/blog/2247.html）是v8在进行标记回收内存，第二项的“400 –> 380 MB”这样显示是表示此次内存回收将占用内存从400MB减少到380MB，回收了20M内存，第三项“20ms”代表的是本次回收花费的时间；FATAL ERROR的出现表明内存被用尽。由于我们截的图是node实例将内存几乎耗尽的最后时刻，已经没有空闲内存能够供node进行GC，所以最后几次内存回收没有能够让占用内存量减少。
图三最后一行出现了乱码，猜测是发生了段错误，造成错误的原因可能是系统寻址的问题，232最多能表示4G的地址空间，感兴趣的童鞋可以继续研究。
结论为Bleeding Edge版node-0.4.12解除了对实例占用内存的限制，在默认配置下，内存分配可达3100MB；在指定–max-old-space-size的情况下，内存至少可以分配到4200MB。此后仅仅依靠改变–max-old-space-size参数无法继续增加内存分配，推测是寻址空间的原因，是否增加更多内存分配需要进一步的测试。

测试二：达到相同内存占用所花费的时间
测试程序同测试一，执行如下命令，记录GC花费时间：

测试二的目的是验证Bleeding Edge版node和原版node的GC性能对比。如图4所示，内存消耗为相同数量时，Bleeding Edge版的node运行时间要长，换句话说，Bleeding版由于GC性能的优化，使得GC的效率提高了。

测试三：buffer和string的内存使用对比
我们知道在bleeding edge版本出现之前，可以通过使用node的扩展数据类型buffer（http://code.google.com/p/v8/issues/detail?id=847#c8）绕过node本身堆内存限制，获得更多内存，那么Bleeding Edge版的v8引擎对string和buffer类型变量的内存回收会不会有区别呢？我们编写了如下程序尝试测试原版和改造版的node对buffer和string的GC性能。两个程序分别循环定义buffer型变量和string型变量，用node的trace-gc参数来观察内存使用情况。
程序代码：

我们把这两段代码分别用原版和Bleeding Edge版node运行。可以看到trace gc的结果如下。由于Scavenge内存回收量远远小于Mark-sweep 方式，且Scavenge持续时间非常短，所以我们在表中省略了Scavenge内存回收的数据。

由表2我们可以看出，原版的node对buffer类型和string类型变量内存回收处理性能完全一致。

由表3我们可以看出，Bleeding Edge版的node对Buffer类型和string类型变量GC效果略有区别。原生的string类型变量的GC性能略优于Buffer型变量。单位时间回收内存方面string类型相比buffer类型有2.40%的性能提升。看来尽管buffer能够绕过node的内存限制，但是它也付出了一定的性能代价。

4.结论如下：
1）Bleeding Edge确实解除了node实例的内存限制，目前通过对–max-old-space-size的设置，至少可以达到4200MB。或许对node的源码进行改写后，能够让64位系统支持给node分配超过4G的内存。
2）Bleeding Edge在GC方面有优化，在不降低计算性能的前提下，增加了内存回收的数量，提高了GC效率。
3）Bleeding Edge对string类型变量的GC性能略强于buffer类型。

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