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Momery 标签页图中 ①。1.在内存分析中Heap snapshot堆快照是最常用的排查手段在生成快照前需先选择这一类型图中 ②。2.在生成快照前需要先点击上图中的 ③ 号按钮强制垃圾回收待完成一次 GC 后再点 ④ 号按钮生成快照。这样做的原因是我们的核心目标是排查内存泄漏问题强制 GC 能释放原本应该被回收的资源这会让快照结果更加直观地显示出问题。3.快照生成后在 ⑤ 位置会显示快照信息展开后如下⑥ 位置会展示堆内存的大小能快速且直观地了解到整个页面的堆内存占用情况。在快照信息中需要重点关注每个对象的两项核心数据Shallow Size 浅层大小图中 ①一般用来指对象自身占用的大小不包含它引用的其他对象的大小。Retained Size 保留大小图中 ②表示该对象在被 GC 后所能释放的总内存大小。通常等于自身的 Shallow Size 加上被它引用的其他对象的 Shallow Size 之和。在实际分析中建议优先关注 Retained Size因其能更全面地反映对象堆内存占用的实际影响。快照的摘要视图在上图所示的摘要中每一项都支持展开展开后可以看到对象的完整引用链。摘要面板适合的运用场景当单次 Profile 已显示出大量的内存占用时可先按 Retained Size 对列表进行排序快速定位到占据了过高的内存的项展开其中的可疑目标并一路追溯直到找到根源 —— 通常是挂载到全局 windows 对象上的变量或被闭包捕获的变量。三快照法推荐的排查步骤在多数情况下泄露是缓慢发生的单个堆快照包含了数百万个对象杂乱无章不方便直接找到泄漏源。因此我们更推荐使用“三快照法”来找到泄露的源头。具体操作步骤快照 1 (基线状态)加载页面在应用进入稳定状态后点快照中的扫把按钮做一次强制 GC 后拍摄第一次堆快照Heap snapshot建立内存的基线执行可疑操作执行一系列你怀疑可能导致内存泄漏的用户操作。这里的关键在于这个操作序列应具备是可逆性。例如“打开一个复杂的 UI 面板随后再将其关闭”。这个“操作-逆操作”循环是你的受控实验假设是“该循环应是内存中性的即操作后不应遗留任何内存垃圾”。此外也可测试应用长时间静置如半小时以上的情况。快照 2做完上述的操作之后继续强制 GC 一次再拍摄第二次快照。放大泄漏重复执行步骤 2 中的“操作-逆操作”循环数次例如 1-N 次。这会放大内存泄漏使其在快照对比中更加明显。快照 3完成所有循环后再次强制 GC并拍摄第三次快照。1、使用对比视图在完成以上的操作步骤后选择第三个快照并在顶部的视图选择器中下图 ②将视图模式从 Summary 切换为 Comparison比较对象选择为快照 2下图 ③。现在视图只会显示快照 2 和快照 3 之间发生变化的对象。操作后需要关注以下内容Delta 列这是该视图的核心它显示了对象实例数量的净变化。需重点关注 Delta 值为正数的项尤其是那些与重复操作次数成正比的构造函数。这些就是在操作循环中被创建但未能被成功回收的对象。Retained Size Delta 列此列显示了该类对象及其引用的所有对象所占内存的净增量。按此列降序排序可以快速定位到对内存影响最大的泄漏源。2、使用摘要视图还有一种很重要的排查方式选择第三个快照顶部的视图选择器切换为 Summary右侧下拉框中选择筛选快照一和快照二中间创建的对象该视图的意图是查找出快照 2 较快照 1 新增的内存对象若这些新增对象在快照 3 中依然存在那么它们极有可能是泄露的源头。3、使用 Retainers 树追溯泄漏源在对比视图中定位到一个可疑的泄漏对象即对应的构造函数后展开该构造函数并选中其中一个实例。此时下方的 Retainers保留者面板会自动加载内容。这个面板是定位内存泄漏根源的核心工具面板展示了一条或多条引用链并清晰地解释了被选中对象无法被 GC 回收的原因。具体分析步骤如下追溯引用链Retainers 树以被选中的对象为起点逐层向上追溯直到指向某个 GC 根节点例如 (Global handles) 下的 window 对象。开发者需要仔细检查这条链路上的每个节点。识别意外引用寻找那些本应在操作结束后被切断的引用。例如一个已关闭面板的 DOM 节点仍被一个全局缓存对象 myApp.cache 引用那么 myApp.cache 就是那个“意外的引用”。关注高亮节点分析分离的 DOM 树时DevTools 会用颜色高亮节点。黄色节点: 表示被 JavaScript 代码直接引用的节点。红色节点表示无直接引用但因属于某个黄色节点的父子节点而被间接保留在内存中的节点。在排查时应优先关注黄色节点。GPU 显存与 WebGL 上下文管理本部分内容将聚焦于 GPU 中的关键资源此类资源必须通过 WebGL API 进行显式的、手动的生命周期管理。这背后的核心逻辑在于在 GPU 层面不存在自动内存管理机制。从资源的创建、绑定到最终销毁开发者须全程主导主动承担释放内存的全部责任。WebGL 上下文句柄WebGL 上下文句柄是一种有限且关键的资源。现代浏览器对单个页面或同源origin下可创建的活动 WebGL 上下文Context数量施加了严格的限制。例如在 Chrome 浏览器中这个上限通常是 16 个。Firefox 也有类似的限制尽管具体数值和配置策略可能略有不同。这个限制是浏览器厂商为保护整个系统稳定性而采取的一项关键防御措施。GPU 是一种系统级的共享资源如果单个网页能够无限制地创建 WebGL 上下文它将可能耗尽 GPU 驱动程序的资源导致驱动崩溃或整个操作系统的性能下降从而影响到其他应用程序和系统界面的正常运行。我们会经常看到作为系统级资源管理者的浏览器其抉择始终是优先保障宿主操作系统的稳定性而非满足单个网页的无节制资源需求。当 WebGL Context 超出限制浏览器会采取强制措施丢弃“最近最少使用”的那个 WebGL 上下文并在控制台输出一条警告如“WARNING: Too many active WebGL contexts. Oldest context will be lost.”警告活动 WebGL 上下文过多。最旧的上下文将被丢弃。。对于那些未预料到此行为的应用而言这可能导致灾难性的渲染失败且问题难以追踪。对于确实需要大量独立 3D 视图的应用例如建筑设计软件、多视图监控面板必须采用更高级的架构模式来规避此限制。常见的解决方案推荐复用 gl context切换场景的时候做 clear dispose 操作清空并使用同一个 g3d 进行反序列化。贴图buffer 等 GPU 资源对象在 WebGL 环境中代表 GPU 资源的 JavaScript 对象例如 WebGLTexture 对象其生命周期与该资源在 GPU 显存中实际占用的内存的生命周期是完全分离的。简单地将 JavaScript 对象的引用设置为 null或让其离开作用域而被垃圾回收也不会触发 GPU 显存的释放。WebGL API 划定了一条清晰的界线JavaScript 的 WebGLTexture 对象仅仅是一个轻量级的句柄handle本质上是一个整数 ID。JS GC 可以安全地回收这个句柄对象且不会对 GPU 产生任何影响。而真正占用显存VRAM的重量级 GPU 资源唯有开发者——这个唯一掌握渲染逻辑上下文的角色——显式调用对应的删除函数时才会被彻底释放。因此一旦某个 GPU 资源不再需要就必须立即调用对应的删除函数例如gl.deleteTexture()gl.deleteBuffer()gl.deleteRenderbuffer()gl.deleteFramebuffer()gl.deleteProgram()gl.deleteShader()一个标准的 WebGL 资源生命周期应遵循“创建-绑定-使用-解绑-删除”的模式。GPU 显存泄漏并非浏览器的“缺陷”而是开发者未能遵守这一显式契约的结果。HT 中的 graph3dView 提供了专门的 dispose 方法当 3D 场景确定要释放的时候主动调用 g3d.dispose() 将会彻底把当前的所有跟 WebGL 相关的 GPU 资源彻底释放。查看这类资源占用通常需要观察系统显卡的显存使用情况。以 Windows 系统为例可以通过「任务管理器 → 性能 → GPU → 专用 GPU 内存」这一路径直观地看到显存占用的变化趋势。以一个 6G 显存的 GPU 为例尽量将显存占用控制在合理范围譬如 5G 以内避免超过 5.5G否则一旦超标系统可能会强制回收显存资源。原生堆理解 Blink 的 Oilpan GC分析完应用层的内存问题我们的视线将最终聚焦于浏览器的 C 底层核心 ——Blink 渲染引擎。Blink Oilpan GC 是 Chromium 浏览器引擎 Blink 中用于管理 C 对象内存的垃圾回收 (Garbage Collection, GC) 系统。Oilpan 采用的是一种先进的并发标记与增-量清除 (Concurrent Marking and Incremental Sweeping) 垃圾回收机制。这种机制的核心思想是尽可能地将垃圾回收的工作与主线程 (main thread) 的任务例如 JavaScript 执行、页面布局和渲染并行处理从而最大限度地减少因 GC 而导致的页面卡顿 (jank)。通常这块内存由 Blink 底层管理Web 应用层是无法干预的这里我们通过一个实际案例来展开说明JS 堆快照显示其 24 小时动画运行后内存增长微乎其微但 Windows 资源监视器却显示 Chrome 进程占用了 4GB 内存。这种悬殊的差距让人不禁好奇。在 Chrome 地址栏输入 chrome://tracing 并访问点击页面中的 “Record” 按钮进入录制配置界面选择 “Manually select settings” 选项点击 “Edit categories” 按钮打开配置列表在弹出的类别列表中务必勾选 memory-infra。点击 “OK” 确认配置后再次点击 “Record” 开始录制。等待一段时间后点击结束录制结束后点击键盘的 M 键查看具体的内存快照从上图可见blink_gc 占用 4GB 内存这可能并非内存泄漏而是 Blink 的 Oilpan GC 策略导致的正常现象。其核心机制是内存池化 (Memory Pooling)Blink 会预先向操作系统申请大块的连续内存区域。页面中几乎所有的 Blink C 对象包括大量临时的字符串、数组等都在这个大内存池中进行分配以提升效率。当这些短生命周期的对象不再被引用时它们在逻辑上被视为“垃圾”但它们所占用的物理内存并不会立即归还给操作系统。GC 回收器会根据当前的内存压力 (Memory Pressure) 来决定何时执行彻底的清理。在本案例中机器总内存高达 64GB资源充裕Chrome 判断无需迫切回收。为避免不必要的性能开销一次完整的 GC 会消耗 CPU 资源GC 选择推迟回收操作。因此我们看到的 4GB 占用实际上是 Oilpan GC 持有的一个较大的内存池其中包含了活动对象和大量待回收的“垃圾”对象。只要这个内存池的大小趋于稳定没有出现持续、无节制的增长通常就不构成内存泄漏问题。HT 与内存泄露综合上述的三部分内容我们捋清了内存泄漏问题的主要原因并掌握了对应的排查方法。而在 HT 框架中内存泄漏的问题在 3D 场景中最为常见由于 HT 的 3D 是基于 WebGL 实现的此类泄漏往往会表现得尤为明显。为了清晰呈现 HT 3D 中的内存泄漏问题我们设计了一个简单的对照实现来进行演示。对照实验在展开实验前我们先简要了解下 HT 框架的核心架构。HT 采用 MV 架构模式在 HT 的框架设计中 Data 模型和 View 视图是分离的二者之间通过 Event 事件监听和派发机制来建立起数据绑定。在实验操作前我们可以打开 Chrome DevTools - Performance (性能) 面板并且点击面板中的录制按钮记录整个实验过程这能帮助我们在操作结束后回溯并分析全程性能和内存的变化情况。实验环境浏览器Chrome 138.0.7204.10164位显卡NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti处理器Intel(R) Core(TM) i5-10400F CPU 2.90GHz (2.90 GHz)第一次实验我们通过按钮不断创建新的视图当页面中超过一定数量Graph3dView 时可以看到第一个场景“崩溃”但是当我们删除最后一个 Graph3dView 后第一个场景又恢复了。我们可以从 Performance 面板中观察到整个过程当首个 WebGL 上下文被销毁后JS 堆内存出现明显下降。删除最新的视图后首个 WebGL 恢复且删除后事件监听器占用的内存下降由于 HT 是 MV 框架虽然浏览器销毁了 WebGL 上下文但是视图的数据模型仍然保留这也就是首个视图“复活”的原因。第二次实验我们将所有的 Graph3dView 都绑定到一个 window.dataModel 上。具体可以参考下图同实验一我们也通过按钮创建多个视图在告警后删除最后一个视图。可以发现当删除了最后一个 Graph3dView 第一个场景也并没有恢复。我们从 Performance 面板中观察到整个过程当首个 WebGL 上下文被销毁后JS 堆内存出现明显下降删除最新的视图后首个 WebGL 没有恢复且删除后事件监听器占用的内存也没有出现下降的情况照第一组实验的结论来说只要数据模型还在视图应当“复活”但是视图并没有“复活”。