Node作为Javascript在服务端的一个运行时（Runtime），极大的丰富了Javascript的应用场景。
但是Node.js Runtime本身是一个黑盒，我们无法感知运行时的状态，对于线上问题也难以复现。
因此性能监控是Node.js应用程序「正常运行」的基石。不仅可以随时监控运行时的各项指标，还可以帮助排查异常场景问题。
性能监控可以分为两个部分：
性能指标的采集和展示
性能数据的抓取和分析
从上图可以看到目前主流的三种Node.js性能监控方案的优缺点，以下是简单介绍这三种方案的组成：
Prometheus
AliNode
alinode是一个兼容官方nodejs的拓展运行时，提供了一些额外功能：
agenthub是一个常驻进程，用来收集性能指标并上报
整体从监控，展示，快照，分析形成闭环，接入便捷简单，但是拓展运行时还是有风险
Easy-Monitor
Node.js Addon来实现采样器
通过process.cpuUsage()可以获取当前进程的CPU耗时数据，返回值的单位是微秒
通过process.memoryUsage()可以获取当前进程的内存分配数据，返回值的单位是字节
从上图可以看出，rss包含代码段(Code Segment)、栈内存(Stack)、堆内存(Heap)
通过v8.getHeapStatistics()和v8.getHeapSpaceStatistics()可以获取v8堆内存和堆空间的分析数据，下图展示了v8的堆内存组成分布：
堆内存空间先划分为空间（space），空间又划分为页（page），内存按照1MB对齐进行分页。
New Space：新生代空间，用来存放一些生命周期比较短的对象数据，平分为两个空间（空间类型为semi space）：from space，to space
Old Space：老生代空间，用来存放New Space晋升的对象
Code Space：存放v8 JIT编译后的可执行代码
Map Space：存放Object指向的隐藏类的指针对象，隐藏类指针是v8根据运行时记录下的对象布局结构，用于快速访问对象成员
Large Object Space：用于存放大于1MB而无法分配到页的对象
v8的垃圾回收算法分为两类：
Mark-Sweep-Compact算法，用于老生代的对象回收Scavenge算法，用于新生代的对象回收
前提：New space分为from和to两个对象空间
触发时机：当New space空间满了
步骤：
在from space中，进行宽度优先遍历
发现存活（可达）对象
Old spaceto space中当复制结束时，to space中只有存活的对象，from space就被清空了
交换from space和to space，开始下一轮Scavenge
适用于回收频繁，内存不大的对象，典型的空间换时间的策略，缺点是浪费了多一倍的空间
三个步骤：标记、清除、整理
触发时机：当Old space空间满了
步骤：
Marking（三色标记法）
marking queue（显式栈）中，并将这些对象标记为灰色marking queue pop出来，并标记为黑色push到marking queue上，如此往复Sweep
Compact
Old space的一端，这样清除出来的空间就是连续完整的在最开始v8进行垃圾回收时，需要停止程序的运行，扫描完整个堆，回收完内存，才会重新运行程序。这种行为就叫全停顿（Stop-The-World）
虽然新生代活动对象较小，回收频繁，全停顿，影响不大，但是老生代存活对象多且大，标记、清理、整理等造成的停顿就会比较严重。
这个理念其实有点像React框架中的Fiber架构，只有在浏览器的空闲时间才会去遍历Fiber Tree执行对应的任务，否则延迟执行，尽可能少地影响主线程的任务，避免应用卡顿，提升应用性能。
由于v8对于新老生代的空间默认限制了大小
New space 默认限制：64位系统为32M，32位系统为16MOld space 默认限制：64位系统为1400M，32位系统为700M因此node提供了两个参数用于调整新老生代的空间上限
--max-semi-space-size：设置New Space空间的最大值--max-old-space-size：设置Old Space空间的最大值node也提供了三种查看GC日志的方式：
--trace_gc：一行日志简要描述每次GC时的时间、类型、堆大小变化和产生原因--trace_gc_verbose：展示每次GC后每个V8堆空间的详细状况--trace_gc_nvp：每次GC的详细键值对信息，包含GC类型，暂停时间，内存变化等由于GC日志比较原始，还需要二次处理，可以使用AliNode团队开发的v8-gc-log-parser
对于运行程序的堆内存进行快照采样，可以用来分析内存的消耗以及变化
生成.heapsnapshot文件有以下几种方式：
使用heapdump
使用v8的heap-profile
使用nodejs内置的v8模块提供的api
v8.getHeapSnapshot()
v8.writeHeapSnapshot(fileName)
使用v8-profiler-next
生成的.heapsnapshot文件，可以在Chrome devtools工具栏的Memory，选择上传后，展示结果如下图：
默认的视图是Summary视图，在这里我们要关注最右边两栏：Shallow Size 和 Retained Size
Shallow Size：表示该对象本身在v8堆内存分配的大小Retained Size：表示该对象所有引用对象的Shallow Size之和当发现Retained Size特别大时，该对象内部可能存在内存泄漏，可以进一步展开去定位问题
还有Comparison视图是用于比较分析两个不同时段的堆快照，通过Delta列可以筛选出内存变化最大的对象
对于运行程序的CPU进行快照采样，可以用来分析CPU的耗时及占比
生成.cpuprofile文件有以下几种方式：
这是采集5分钟的CPU Profile样例
生成的.cpuprofile文件，可以在Chrome devtools工具栏的Javascript Profiler（不在默认tab，需要在工具栏右侧的更多中打开显示），选择上传文件后，展示结果如下图：
默认的视图是Heavy视图，在这里我们看到有两栏：Self Time和Total Time
Self Time：代表此函数本身（不包含其他调用）的执行耗时Total Time：代表此函数（包含其他调用函数）的总执行耗时当发现Total Time和Self Time偏差较大时，该函数可能存在耗时比较多的CPU密集型计算，也可以展开进一步定位排查
当应用意外崩溃终止时，系统会自动记录下进程crash掉那一刻的内存分配信息，Program Counter以及堆栈指针等关键信息来生成core文件
生成.core文件的三种方法：
ulimit -c unlimited打开内核限制node --abort-on-uncaught-exceptionnode启动添加此参数，可以在应用出现未捕获的异常时也能生成一份core文件gcore <pid>手动生成core文件获取.core文件后，可以通过mdb、gdb、lldb等工具实现解析诊断实际进程crash的原因
llnode `which node` -c /path/to/core/dump
从监控可以观察到堆内存在持续上升，因此需要堆快照进行排查
根据heapsnapshot可以分析排查到有一个newThing的对象一直保持着比较大的内存
从代码中可以看到虽然unused方法没有调用，但是newThing对象是引用自theThing，导致其一直存在于replaceThing这个函数的执行上下文中，没有被释放，这就是典型的由于闭包产生的内存泄漏案例
常见的内存泄漏有以下几种情况：
因此在上述这几种情况时，一定要谨慎考虑对象在内存中是否会被自动回收，不会被自动回收的话，需要手动进行回收，比如手动把对象设置为null、移除定时器、解绑事件监听等
至此，本文已经对整个Node.js的性能监控体系进行了详细的介绍。
首先，介绍了性能监控解决的问题，组成部分以及主流方案的优缺点对比。
然后，针对两大部分性能指标和快照工具进行了具体的介绍，
最后，从观察、分析、排查再现一个简单的内存泄漏案例，并总结了常见内存泄漏的情况和解决方案。
希望这一篇文章能够帮助大家对整个Node.js的性能监控体系有所了解。