C++ 如何避免内存泄露

梦里梦外; 2022-03-27 08:37 304阅读 0赞

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## 前言 ##

近年来，讨论 C++ 的人越来越少了，一方面是由于像 Python，Go 等优秀的语言的流行，另一方面，大家也越来越明白一个道理，并不是所有的场景都必须使用 C++ 进行开发。Python 可以应付大部分对性能要求不高的场景，Go 可以应付大部分对并发要求较高的场景，而由于 C++ 的复杂性，只有在对性能极其苛刻的场景下，才会考虑使用。

那么到底多苛刻算是苛刻呢？Go 自带内存管理，也就是 GC 功能，经过多年的优化，在 Go 中每次 GC 可能会引入 500us 的 STW 延迟。

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也就是说，如果你的应用场景可以容忍不定期的 500us 的延迟，那么用 Go 都是没有问题的。如果你无法容忍 500us 的延迟，那么带 GC 功能的语言就基本无法使用了，只能选择自己管理内存的语言，例如 C++。那么由手动管理内存而带来的编程复杂度也就随之而来了。

作为 C++ 程序员，内存泄露始终是悬在头上的一颗炸弹。在过去几年的 C++ 开发过程中，由于我们采用了一些技术，我们的程序发生内存泄露的情况屈指可数。今天就在这里向大家做一个简单的介绍。

## 内存是如何泄露的 ##

在 C++ 程序中，主要涉及到的内存就是『栈』和『堆』（其他部分不在本文中介绍了）。

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通常来说，一个线程的栈内存是有限的，通常来说是 8M 左右（取决于运行的环境）。栈上的内存通常是由编译器来自动管理的。当在栈上分配一个新的变量时，或进入一个函数时，栈的指针会下移，相当于在栈上分配了一块内存。我们把一个变量分配在栈上，也就是利用了栈上的内存空间。当这个变量的生命周期结束时，栈的指针会上移，相同于回收了内存。

由于栈上的内存的分配和回收都是由编译器控制的，所以在栈上是不会发生内存泄露的，只会发生栈溢出（Stack Overflow），也就是分配的空间超过了规定的栈大小。

而堆上的内存是由程序直接控制的，程序可以通过 malloc/free 或 new/delete 来分配和回收内存，如果程序中通过 malloc/new 分配了一块内存，但忘记使用 free/delete 来回收内存，就发生了内存泄露。

## 经验 \#1：尽量避免在堆上分配内存 ##

既然只有堆上会发生内存泄露，那第一原则肯定是避免在堆上面进行内存分配，尽可能的使用栈上的内存，由编译器进行分配和回收，这样当然就不会有内存泄露了。

然而，只在栈上分配内存，在有 IO 的情况下是存在一定局限性的。

举个例子，为了完成一个请求，我们通常会为这个请求构造一个 Context 对象，用于描述和这个请求有关的一些上下文。例如下面一段代码：

void Foo(Reuqest* req) {
        RequestContext ctx(req);
        HandleRequest(&ctx);
    }

如果 HandleRequest 是一个同步函数，当这个函数返回时，请求就可以被处理完成，那么显然 ctx 是可以被分配在栈上的。

但如果 HandleRequest 是一个异步函数，例如：

void HandleRequest(RequestContext* ctx, Callback cb);

那么显然，ctx 是不能被分配在栈上的，因为如果 ctx 被分配在栈上，那么当 Foo 函数推出后，ctx 对象的生命周期也就结束了。而 FooCB 中显然会使用到 ctx 对象。

void HandleRequest(RequestContext* ctx, Callback cb);
    
    void Foo(Reuqest* req) {
        auto ctx = new RequestContext(req);
        HandleRequest(ctx, FooCB);
    }
    
    void FooCB(RequestContext* ctx) {
        FinishRequest(ctx);
        delete ctx;
    }

在这种情况下，如果忘记在 FooCB 中调用 delete ctx，则就会触发内存泄露。尽管我们可以借助一些静态检查工具对代码进行检查，但往往异步程序的逻辑是极其复杂的，一个请求的生命周期中，也需要进行大量的内存分配操作，静态检查工具往往无法发现所有的内存泄露情况。

那么怎么才能避免这种情况的产生呢？引入智能指针显然是一种可行的方法，但引入 shared\_ptr 往往引入了额外的性能开销，并不十分理想。

在 SmartX，我们通常采用两种方法来应对这种情况。

## 经验 \#2：使用 Arena ##

Arena 是一种统一化管理内存生命周期的方法。所有需要在堆上分配的内存，不通过 malloc/new，而是通过 Arena 的 CreateObject 接口。同时，不需要手动的执行 free/delete，而是在 Arena 被销毁的时候，统一释放所有通过 Arena 对象申请的内存。所以，只需要确保 Arena 对象一定被销毁就可以了，而不用再关心其他对象是否有漏掉的 free/delete。这样显然降低了内存管理的复杂度。

此外，我们还可以将 Arena 的生命周期与 Request 的生命周期绑定，一个 Request 生命周期内的所有内存分配都通过 Arena 完成。这样的好处是，我们可以在构造 Arena 的时候，大概预估出处理完成这个 Request 会消耗多少内存，并提前将会使用到的内存一次性的申请完成，从而减少了在处理一个请求的过程中，分配和回收内存的次数，从而优化了性能。

我们最早看到 Arena 的思想，是在 LevelDB 的代码中。[这段代码][Link 1]相当简单，建议大家直接阅读。

## 经验 \#3：使用 Coroutine ##

Coroutine 相信大家并不陌生，那 Coroutine 的本质是什么？我认为 Coroutine 的本质，是使得一个线程中可以存在多个上下文，并可以由用户控制在多个上下文之间进行切换。而在上下文中，一个重要的组成部分，就是栈指针。使用 Coroutine，意味着我们在一个线程中，可以创造（或模拟）多个栈。

有了多个栈，意味着当我们要做一个异步处理时，不需要释放当前栈上的内存，而只需要切换到另一个栈上，就可以继续做其他的事情了，当异步处理完成时，可以再切换回到这个栈上，将这个请求处理完成。

还是以刚才的代码为示例:

void Foo(Reuqest* req) {
        RequestContext ctx(req);
        HandleRequest(&ctx);
    }
    
    void HandleRequest(RequestCtx* ctx) {
        SubmitAsync(ctx);
        Coroutine::Self()->Yield();
        CompleteRequest(ctx);
    }

这里的精髓在于，尽管 Coroutine::Self()->Yield() 被调用时，程序可以跳出 HandleRequest 函数去执行其他代码逻辑，但当前的栈却被保存了下来，所以 ctx 对象是安全的，并没有被释放。

这样一来，我们就可以完全抛弃在堆上申请内存，只是用栈上的内存，就可以完成请求的处理，完全不用考虑内存泄露的问题。然而这种假设过于理想，由于在栈上申请内存存在一定的限制，例如栈大小的限制，以及需要在编译是知道分配内存的大小，所以在实际场景中，我们通常会结合使用 Arena 和 Coroutine 两种技术一起使用。

有人可能会提到，想要多个栈用多个线程不就可以了？然而用多线程实现多个栈的问题在于，线程的创建和销毁的开销极大，且线程间切块，也就是在栈之间进行切换的代销需要经过操作系统，这个开销也是极大的。所以想用线程模拟多个栈的想法在实际场景中是走不通的。

关于 Coroutine 有很多开源的实现方式，大家可以在 github 上找到很多，C++20 标准也会包含 Coroutine 的支持。在 SmartX 内部，我们很早就实现了 Coroutine，并对所有异步 IO 操作进行了封装，示例可参考我们之前的一篇文章 [smartx：基于 Coroutine 的异步 RPC 框架示例（C++）][smartx_ Coroutine _ RPC _C]

这里需要强调一下，Coroutine 确实会带来一定的性能开销，通常 Coroutine 切换的开销在 20ns 以内，然而我们依然在对性能要求很苛刻的场景使用 Coroutine，一方面是因为 20ns 的性能开销是相对很小的，另一方面是因为 Coroutine 极大的降低了异步编程的复杂度，降低了内存泄露的可能性，使得编写异步程序像编写同步程序一样简单，降低了程序员心智的开销。

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boost 实现的 coroutine 的性能测试结果

## 经验 \#4：善用 RAII ##

尽管在有些场景使用了 Coroutine，但还是可能会有在堆上申请内存的需要，而此时有可能 Arena 也并不适用。在这种情况下，善用 [RAII（Resource Acquisition Is Initialization）][RAII_Resource Acquisition Is Initialization]思想会帮助我们解决很多问题。

简单来说，**RAII 可以帮助我们将管理堆上的内存，简化为管理栈上的内存，从而达到利用编译器自动解决内存回收问题的效果**。此外，RAII 可以简化的还不仅仅是内存管理，还可以简化对资源的管理，例如 fd，锁，引用计数等等。

当我们需要在堆上分配内存时，我们可以同时在栈上面分配一个对象，让栈上面的对象对堆上面的对象进行封装，用时通过在栈对象的析构函数中释放堆内存的方式，将栈对象的生命周期和堆内存进行绑定。

unique\_ptr 就是一种很典型的例子。然而 unique\_ptr 管理的对象类型只能是指针，对于其他的资源，例如 fd，我们可以通过将 fd 封装成另外一个 FileHandle 对象的方式管理，也可以采用一些更通用的方式。例如，在我们内部的 C++ 基础库中实现了 Defer 类，想法类似于 Go 中 defer。

void Foo() {
        int fd = open();
        Defer d = [=]() { close(fd); }
        // do something with fd
    }

## 经验 \#5：便于 Debug ##

在特定的情况下，我们难免还是要手动管理堆上的内存。然而当我们面临一个正在发生内存泄露线上程序时，我们应该怎么处理呢？

当然不是简单的『重启大法好』，毕竟重启后还是可能会产生泄露，而且最宝贵的现场也被破坏了。最佳的方式，还是利用现场进行 Debug，这就要求程序具有便于 Debug 的能力。

这里不得不提到一个经典而强大的工具 [gperftools][]。gperftools 是 google 开源的一个工具集，包含了 tcmalloc，heap profiler，heap checker，cpu profiler 等等。gperftools 的作者之一，就是大名鼎鼎的 [Sanjay Ghemawat][]，没错，就是与 [Jeff Dean][] 齐名，并和他一起写 [MapReduce][] 的那个 Sanjay。

gperftools 的一些经典用法，我们就不在这里进行介绍了，大家可以自行查看文档。而使用 gperftools 可以在不重启程序的情况下，进行内存泄露检查，这个恐怕是很少有人了解。

实际上我们 Release 版本的 C++ 程序可执行文件在编译时全部都链接了 gperftools。在 gperftools 的 heap profiler 中，提供了 HeapProfilerStart 和 HeapProfilerStop 的接口，使得我们可以在运行时启动和停止 heap profiler。同时，我们每个程序都暴露了 RPC 接口，用于接收控制命令和调试命令。在调试命令中，我们就增加了调用 HeapProfilerStart 和 HeapProfilerStop 的命令。由于链接了 tcmalloc，所以 tcmalloc 可以获取所有内存分配和回收的信息。当 heap profiler 启动后，就会定期的将程序内存分配和回收的行为 dump 到一个临时文件中。

当程序运行一段时间后，你将得到一组 heap profile 文件

profile.0001.heap
      profile.0002.heap
      ...
      profile.0100.heap

每个 profile 文件中都包含了一段时间内，程序中内存分配和回收的记录。如果想要找到内存泄露的线索，可以通过使用

pprof --base=profile.0001.heap /usr/bin/xxx profile.0100.heap --text

来进行查看，也可以生成 pdf 文件，会更直观一些。

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这样一来，我们就可以很方便的对线上程序的内存泄露进行 Debug 了。

## 写在最后 ##

C++ 可谓是最复杂、最灵活的语言，也最容易给大家带来困扰。如果想要用好 C++，团队必须保持比较成熟的心态，团队成员必须愿意按照一定的规则来使用 C++，而不是任性的随意发挥。这样大家才能把更多精力放在业务本身，而不是编程语言的特性上。

[https_zhuanlan.zhihu.com_p_51898119]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51898119
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[Link 1]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.h
[smartx_ Coroutine _ RPC _C]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29284617
[v2-00887db33a534dd51a5444c4134f56f6_hd.png]: /images/20220327/182b8fa213df4569b7ea593e3a2f2ff4.png
[RAII_Resource Acquisition Is Initialization]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Resource_acquisition_is_initialization
[gperftools]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/gperftools/gperftools
[Sanjay Ghemawat]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Sanjay_Ghemawat
[Jeff Dean]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Jeff_Dean_%28computer_scientist%29
[MapReduce]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/MapReduce
[v2-a8eedcc8f07691a31707f5f8921acfa8_hd.png]: /images/20220327/af850e090e214c73b287627ceacac0d0.png