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问题1：Node如何利用CPU和I/O这两个服务器资源？
问题2：Node如何合理高效地是用内存?
一切都与Node的JavaScript执行引擎V8息息相关
- 64位系统下约为1.4GB
- 32位系统下约为0.7GB
为什么V8要限制堆的大小呢？
- 表层原因因为V8最初为浏览器而设计，不大可能遇到大量是用内存的场景。对于网页来说，V8的限制值已经足以应付。
- 深层的原因是V8的垃圾回收机制的限制。按照官方的说法，以1.5GB的垃圾回收堆内存为例，V8做一次小的垃圾回收需要50毫秒以上，做一次非增量式的垃圾回收甚至需要1秒以上。这是垃圾回收中引起的JavaScript线程暂停执行的时间，在这样的时间开销下，应用的性能和响应能力会直线下降。这样的情况不仅后端服务器无法接受，前端浏览器也无法接收。
在V8中，主要将内存分为新生代和老生代两代。新生代中的对象为存活时间较短的对象，老生代中的对象为存活时间较长或常驻内存的对象。
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新生代中主要通过Scavenge算法进行垃圾回收。
Scavenge算法实现中主要采用了Cheney算法。
Cheney算法是一种采用复制的方式实现的垃圾回收算法。它将堆内存一分为二，每一部分空间称为
semispace。在这两个semispace空间中，只有一个处于使用中，另一个处于闲置状态。处于使用状态的semispace空间称为From空间，处于闲置状态的称为To空间。当我们分配对象时，先是在From空间中进行分配。当开始进行垃圾回收时，会检查From空间中存活的对象，这些存活的对象将被复制到To空间中，而非存活对象占用的空间将会被释放。完成复制后，From空间和To空间进行互换。
Scavenge缺点是只能使用堆内存的一般，这是由划分空间和复制机制所决定的。但是Scavenge只复制存活的对象，并且对于声明周期短的场景存活对象占很少部分，所以他在时间效率上有优异的表现，它是典型的牺牲空间换取时间的算法。所以在新生代中尤为合适。
当一个对象经过多次复制依然存户时，它将被认为是生命周期较长的对象。较长生命周期的对象随后会被移到老生代中，采用新的算法进行管理，这一过程称为晋升。
晋升条件主要有两个：
- 是否经历过
Scavenge回收 To空间的内存占用比超过限制
Mark-Sweep: 标记清除算法，它分为标记和清除两个阶段。
但是Mark-Sweep会有一个最大的问题是在进行一次标记清除回收后，内存空间会出现不连续的状态，碎片化。这时如果分配一个大对象时可能所有的碎片空间无法完成，就会提前触发垃圾回收机制，而这次回收是不必要的。
所以为了解决这个问题，结合Mark-Compact，标记整理对象标记死亡后的碎片化空间。
| 回收算法 | Mark-Sweep | Mark-Compact | Scavenge |
|---|---|---|---|
| 速度 | 中等 | 最慢 | 最快 |
| 空间开销 | 少（有碎片） | 少（有碎片） | 双倍空间（无碎片） |
| 是否移动对象 | 否 | 是 | 科目标签设置 |
启动时添加trace_gc参数，在进行垃圾回收时，将会从标准输出中打印垃圾回收日志
node --trace_gc -e "var a = []; for(var i = 0; i < 1000000; i++) a.push(new Array(100));" > gc.log与作用域相关的即是标志符查找。所谓标志符，可以理解为变量名。
一直沿着作用域链查找到全局作用域，最后抛出未定义错误。
如果变量是全局变量（不通过var声明或定义在global变量上），由于全局作用域需要直到进程退出才能释放，此时将导致引用的对象常驻内存（常驻在老生代中）。如果需要释放常驻内存对象，可以通过delete操作来删除引用关系。或者将变量重新赋值，让旧的对象脱离引用关系。
虽然delete操作和重新赋值具有相同的效果，但是在V8中通过delete删除对象的属性有可能干扰V8的优化，所以通过赋值方式解除引用更好。
实现外部作用域访问内部作用域中变量的方法叫做闭包。
闭包是JavaScript的高级特性，在使用内存时，它的问题在于：一旦有变量引用了这个中间函数，这个中间函数将不会释放，同时也会使原始的作用域不会得到释放，作用域产生的内存占用也不会得到释放。除非不再引用，才会逐步释放。
- 查看进程内存占用
process.memoryUsage() - os模块查看操作系统内存使用情况
totalmem()freemem()
不是通过V8分配的内存称为堆外内存
Node的内存构成主要通过V8进行分配的部分和Node自行分配的部分。受V8的垃圾回收限制的主要是V8的堆内存。
通常造成内存泄露的原因：
- 缓存
- 队列消费不及时
- 作用域未释放
JavaScript创建一个缓存对象
var cache = {}
var get = function(key) {
if(cache[key]) {
return cache[key]
} else {
// get from ohterwise
}
}
var set = function(key, value) {
cache[key] = value
}缓存限制策略：限制键值数量，大小
目前比较好的解决方案是采用进程外的缓存，进程本身不存储状态。外部的缓存软件有着良好的缓存过期淘汰策略以及自身的内存管理，不影响Node进程的性能。
在Node中主要可以解决一下问题：
- 将缓存转移到外部，减少常驻内存的对象的数量，让垃圾回收更高效
- 进程之间可以共享缓存
目前推荐: Redis、Memcached
例如：
- 消费速度 > 生产速度 = 正常
- 消费速度 < 生产速度 = 不正常
在队列实现时，优化代码的同时也要考虑到监控队列的长度，一旦消费速度小于生产速度，堆积对象过多时，应当通过系统产生报警并通知；或者任意异步调用都应该包含超时机制，一旦在限定的时间内未完成响应，通过回调函数传递超时异常，使得任意异步调用的回调都具备可控的响应时间，给消费速度一个限定值。
常见工具
- v8-profiler
- node-heapdump
- node-mtrace
- dtrace
- node-memwatch
一般通过对堆内存进行分析而找到泄露原因。