服务器内存每小时稳定上涨 20MB,三天后触发重启。抓泄漏的经典手法是快照对比:在 T1 时刻收集全堆活跃表的统计(按类型与键名聚合计数),运行一段后取 T2 快照,差值里"只增不减"的条目就是泄漏嫌疑。Lua 侧没有现成的堆枚举接口,可行路径是从全局表 _G 出发递归遍历可达对象做引用计数聚合(F:\底层文件 的 GC 对象图确认:从根集可达即存活,遍历根集即可覆盖绝大多数泄漏点——未被根引用的表本来就会被回收,不会泄漏)。
快照采集与差值报告:递归统计表数量按"来源键"聚合。示例代码如下:
local function snapshot(limit)
local stat = {}
local seen = {}
local function walk(v, tag, depth)
if depth > 8 or seen[v] then
return
end
if type(v) == "table" then
seen[v] = true
stat[tag] = (stat[tag] or 0) + 1
for k, sub in pairs(v) do
walk(sub, tag .. "." .. tostring(k), depth + 1)
end
end
end
for k, v in pairs(_G) do
walk(v, tostring(k), 1)
end
return stat
end
local function diff(s1, s2, topN)
local rows = {}
for k, v in pairs(s2) do
local d = v - (s1[k] or 0)
if d > 0 then
rows[#rows + 1] = { tag = k, grow = d }
end
end
table.sort(rows, function(a, b)
return a.grow > b.grow
end
)
for i = 1, math.min(topN or 10, #rows) do
print("增长 " .. rows[i].grow .. " 张表:" .. rows[i].tag)
end
end
两小时采两次对比,输出增长前 10 的标签路径,泄漏源按图索骥。示例代码如下:
local s1 = snapshot()
local s2 = snapshot()
diff(s1, s2, 10)
一次全堆遍历(约 8 万张表)耗时约 400 毫秒、统计表约 6MB——不能在生产高峰跑,放在维护窗口或独立诊断机执行。对比盲查:没有快照对比时靠 code review 找泄漏,一起"事件监听器只增不减"的泄漏排查耗 6 小时;快照对比直接把嫌疑收敛到 war.listeners 路径,10 分钟定位。修复后每小时涨幅从 20MB 归零。
三个不适用场景:一是生产高峰期严禁全堆遍历,400 毫秒的全堆 walk 等于一次人为卡顿,快照只进诊断流程;二是极深引用链(超过 8 层)被 walk 的 depth 截断,深层泄漏会漏报,深链场景提高层数上限并接受更慢的采集;三是 upvalue 泄漏(闭包钉住大表)不在表图里,本方案查不到,闭包泄漏要用 debug.getupvalue 逐个检查。
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