Node / v8 1gb memory limit?

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#人工智能

Bert遇到其Node应用在接近1GB内存使用时出现冻结现象的问题，怀疑与垃圾回收有关。Timothy分享了相似的经验，并提及大缓冲区可能导致大量内存消耗。两人希望了解Node或V8内存限制。

Node / v8 1gb memory limit?
(From google group: nodejs@googlegroup.com)
From:  Bert Belder <bertbel...@gmail.com>
Date:  Tue, 24 Aug 2010 15:29:25 -0700 (PDT)
Local:  Tues, Aug 24 2010 6:29 pm
Subject:  Node / v8 1gb memory limit?

For some reason my node application never uses more than 1 GB of
memory. When node's memory usage approaches 1GB long freezes start to
happen (I presume due to garbage collection), and after a while node
either dies with an out of memory error or freezes indefinitely.

I'm running 64-bit Ubuntu with around 3GB of physical memory free and
a ton of swap space available, so there's plenty left when this
problem occurs.

The only way to cross the 1GB boundary seems to be allocating big
buffers. However memory consumption is not a goal in itself :-) and in
my application using buffers is not an option.

Is the 1GB barrier something built-in to node or V8?
Do other people have similar experiences?

- Bert


 

From:  Timothy Caswell <t...@creationix.com>
Date:  Tue, 24 Aug 2010 15:31:33 -0700
Local:  Tues, Aug 24 2010 6:31 pm
Subject:  Re: [nodejs] Node / v8 1gb memory limit?

I've seen the same thing.  Like you said, buffers can eat tons of ram.  I've had an app using 13gb of buffer space and keep on trucking.  I too would like to know the limits here.



From:  Vitali Lovich <vlov...@gmail.com>
Date:  Tue, 24 Aug 2010 15:49:53 -0700
Local:  Tues, Aug 24 2010 6:49 pm
Subject:  Re: [nodejs] Node / v8 1gb memory limit?

I suspect that's a question for the v8 folk.  I think the best way may be to
create a simple v8 test case that allocates 1gb+ of an array.

 

Node.js 内存限制：如何管理 V8 堆内存与 Native 内存的占用
weixin_41455464的博客
12-11 750
Node.js 的内存模型相对独特，它不仅仅是 V8 引擎管理的 JavaScript 堆内存，还包括了大量由 Node.js 运行时或底层 C++ 库管理的“原生内存”（Native Memory）。更重要的是，即使是单线程的 JavaScript 执行，也可能因为不当的内存使用模式，导致进程内存占用飙升，最终触发操作系统的 OOM (Out Of Memory) 杀手，或者导致应用响应缓慢，甚至崩溃。因此，避免不必要的内存分配和尽快释放不再使用的对象引用，是优化 V8 堆内存的关键。
KingbaseES V8R6 集群运维系列 -- 命令行部署repmgr管理集群+switchover测试
lyu1026的博客
03-02 7561
本次部署未使用securecmd/kbha工具，无需普通用户到root用户的互信。 一、环境准备 1、创建OS用户 建立系统数据库安装用户组及用户，在所有的节点执行。 root用户登陆服务器，创建用户组及用户并且设置密码 [root@ora19c ~]# groupadd -g 6000 kes86 [root@ora19c ~]# useradd -G kes86 -g 6000 -u 600...
使用increase-memory-limit插件解决node运行项目内存溢出问题
weixin_42994914的博客
09-19 2036
【代码】使用increase-memory-limit插件解决node运行项目内存溢出问题。
node内存溢出问题的处理：解决increase-memory-limit 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
Yuuuue的博客
11-07 4332
解决increase-memory-limit‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序
深入解析Node.js中的process.memoryUsage()：监控与优化内存使用
软考鸭
08-07 1212
在Node.js中，方法提供了一种方式来监控进程的内存使用情况。这对于优化Node.js应用程序的性能和内存使用特别有用。下面是对。
es6 --- > 使用node的memoryUsage检测WeakMap()
栗子好好吃的博客
04-24 764
打开node命令行 $ node --expose-gc // --expose-gc:表示允许手动执行垃圾回收机制 // 手动执行一次垃圾回收,保证获取的内存使用状态准确 > global.gc(); // 查看内存占用的初始状态, > process.memoryUsage(); 可以发现初始用了4.7MB左右 // 创建一个WeakMap()实例wm > let...
Nodejs: MemoryUsage()返回的rss,heapTotal,heapUsed,external的含义和区别
pengpengzhou的博客
06-17 7609
process.memoryUsage()返回当前进程的内存使用情况，但不包括子进程。子进程的内存使用情况需要在子进程中单独调用process.memoryUsage()。 该函数返回4个参数，含义及差别如下： rss: (Resident Set Size)操作系统分配给进程的总的内存大小。 heapTotal：堆的总大小，包括3个部分， 已分配的内存，用于对象的创建和存储，对应于heapUsed 未分配的但可用于分配的内存 未分配的但不能分配的内存，例如在垃圾收集（GC）之前对象之间的内
$ yarn run start:dev1 Starting the development server... <--- Last few GCs ---> [16080:000001F75520CFC0] 63722 ms: Mark-sweep (reduce) 1936.8 (2072.3) -> 1936.6 (2066.1) MB, 376.4 / 0.0 ms (+ 3.7 ms in 1 steps since start of marking, biggest step 3.7 ms, walltime since start of marking 390 ms) (average mu = 0.221, current mu = 0.[16080:000001F75520CFC0] 64218 ms: Mark-sweep (reduce) 1936.6 (2066.1) -> 1936.6 (2060.3) MB, 496.0 / 0.0 ms (average mu = 0.118, current mu = 0.000) allocation failure; GC in old space requested <--- JS stacktrace ---> FATAL ERROR: Ineffective mark-compacts near heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory 1: 00007FF670311ADF node_api_throw_syntax_error+203775 2: 00007FF6702914B6 SSL_get_quiet_shutdown+63558 3: 00007FF670292822 SSL_get_quiet_shutdown+68530 4: 00007FF670D32F34 v8::Isolate::ReportExternalAllocationLimitReached+116 5: 00007FF670D1E2A2 v8::Isolate::Exit+674 6: 00007FF670BA02FC v8::internal::EmbedderStackStateScope::ExplicitScopeForTesting+124 7: 00007FF670BAD5DD v8::internal::Heap::PublishPendingAllocations+1117 8: 00007FF670BAA667 v8::internal::Heap::PageFlagsAreConsistent+3367 9: 00007FF670B9CD97 v8::internal::Heap::CollectGarbage+2039 10: 00007FF670B9BED2 v8::internal::Heap::CollectAllAvailableGarbage+130 11: 00007FF670BB404D v8::internal::HeapAllocator::AllocateRawWithRetryOrFailSlow wPath+173 12: 00007FF670BBC94A v8::internal::Factory::AllocateRaw+810 13: 00007FF670BCFD8D v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::NewHeapNu umber<0>+685 14: 00007FF670BD4238 v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::NewRawTwo oByteString+72 15: 00007FF67097BF94 v8::internal::String::SlowFlatten+724 16: 00007FF670D3CB4D v8::String::Utf8Length+141 17: 00007FF6702B6971 v8::internal::Malloced::operator delete+17217 18: 00007FF670CEBAAD v8::internal::Builtins::code+247949 19: 00007FF670CEB6B9 v8::internal::Builtins::code+246937 20: 00007FF670CEB97C v8::internal::Builtins::code+247644 21: 00007FF670CEB7E0 v8::internal::Builtins::code+247232 22: 00007FF670DD06C1 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+558449 23: 00007FF5F1C87790 error Command failed with exit code 134. info Visit https://yarnpkg.com/en/docs/cli/run for documentation about this comm mand. 这个报错什么问题
08-19
注意：在32位系统上，Node.js的内存限制可能更小（约1GB），而64位系统默认约为1.7GB。因此，增加内存限制在64位系统上才有效。 §§相关问题§§ 1. 如何通过命令行参数调整Node.js应用的内存限制？ 2. 在Node....
打包报错JavaScript heap out of memory
06-27
1. **升级Node.js**：新版V8引擎内存管理更高效 2. **检查内存泄漏**： ```bash node --inspect-brk your_script.js # 用Chrome DevTools分析 ``` 3. **精简依赖**： - 使用`npm ls --depth=10`检查依赖树 - ...
Allowed memory size of 1073741824 bytes exhausted (tried to allocate 32 bytes)
05-08
之前我已经给过一些解决方法，比如临时调整内存限制、永久修改配置、代码优化等。现在需要结合用户提供的引用...| Node.js | `--max-old-space-size=4096` | V8引擎自动管理 | | Java | `-Xmx4g` | 分代收集机制 | ---
node内存溢出问题
G294992891的博客
08-09 2743
一 、现象描述 由于项目在运行或者项目打包时突然停止build项目或者崩溃掉，工作台会频繁报出内存溢出报出：FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memory 二、为什么Nodejs内存会溢出？ 要明白node内存溢出的原因，先了解一下node内存机制。下面简单介绍node机制和原理（介绍node原理较浅浅，详细内容请看：Nodejs官网） 1、V8的内存机制 内存的分配 一切J
调整Node运行内存全攻略
Run_youngman的博客
01-13 1万+
说在前面 前端工程开发过程中会出现打包缓慢，或者打包过程中提示内存不足的情况，如果我们电脑内存足够，可以尝试分配更大的内存给node环境，以提升打包速度。 提升打包速度实践 提升打包速度，插件安装 npm install --save-dev increase-memory-limit npm install --save-dev cross-env 然后在pageage.json中添加一行： "scripts": { "dev": "vue-cli-service serve", "fi
node 内存溢出的解决方案
qq_35811626的博客
05-28 1809
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/genius_yym/article/details/80854729 本博客提供两种node 内存溢出（FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - process out of memory）的解决方案。 现象描述 项目开发中，当项目过大的时候，node内存溢出而停止buil...
node内存溢出解决方案
lyf1994programmer的博客
12-27 1490
前后端分离项目中，当项目过大，启动开发环境内存溢出无法正常启动， 解决方案： 找到package.json文件，在"devDependencies"下面添加"increase-memory-limit":"^1.0.6"，同时在"scripts"下面添加"fix-memory-limit":"cross-envLIMIT=4096increase-memory-limit"。完成后删除...
node性能指标(一)-内存分析与管理
喵大嗷的博客
12-30 2085
关于node的前言 JavaScript运行在浏览器的沙盒中，他始终会受限于浏览器的中间层提供的能力。Node技术的出现给前端工作打开了新的局面。毫无疑问，现代的前端工程化已经离不开Node的应用了，而Node本身的设计是用作服务端语言，越来越多的前端团队，不再只将node局限于工程化应用，也开始去负责BFF层，比如SSR架构、数据适配、数据拼接裁剪、后端应用等。当作为服务端应用的时候，服务的【稳定】与【安全】是最重要的指标，提起性能指标 “首屏加载时长”、“可交互时长”等，这些每一个前端er都了解的h5性
Node内存限制与解决方案
王永存
09-17 9257
process.memoryUsage()方法返回 Node.js 进程的内存使用情况的对象，该对象每个属性值的单位为字节。 例如： console.log(process.memoryUsage()); 会得到： { rss: 4935680, heapTotal: 1826816, heapUsed: 650472, external: 49879, arrayBuffers: 9386 } heapTotal和heapUsed代表 V8 的内存使用情况。 e...
笔记：记一次解决V8使用内存超过默认限制
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03-11 2809
起因：混合TypeScript和javaScript开发，完美升级老项目，这个老项目是一个巨无霸项目，非常庞大，是集团公司的最核心项目遇到问题：webpack打包时候遇到对于曾经开发过C...
Torch: not enough memory: you tried to allocate 0GB. Buy new RAM! 解决办法
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cchangcs
04-07 1万+
该问题是由于内存不足引起的，可采用分配虚拟内存的方式进行解决。 虚拟内存分配方法： 1.首先用命令free查看系统内 Swap 分区大小: 　　　　free -m 　　2.创建一个 Swap 文件: 　　　　mkdir ~/swap 　　　　cd ~/swap 　　　　创建2Gswap分区：sudo dd if=/dev/zero of=swapfile bs=10...
cat /proc/<pid>/status会把cached/Buffer算进去吗？
最新发布
12-11
<think>我们正在讨论两个问题： 1. 用户当前的问题：`cat /proc/<pid>/status` 是否会将 cached/buffer 计算在内？ 2. 用户之前的问题：为什么单个进程的 VmRSS 会大于系统总的 used 内存（由 `free -h` 输出）？ 首先，针对当前问题： 在 Linux 中，`/proc/<pid>/status` 文件提供了关于特定进程的详细信息，其中包括多个内存相关的字段。我们关心的主要是 `VmRSS`（Resident Set Size）和 `VmData`、`VmStk` 等，但特别要注意的是，`VmRSS` 代表的是进程实际驻留在物理内存中的部分，它包括了该进程使用的所有物理内存，无论这些内存是私有的还是共享的（共享库等），但不包括已经被交换出去的部分。 关于 cached 和 buffer： - 在系统级别，`free` 命令输出的 `cached` 和 `buffers` 是内核用于缓存磁盘数据的内存区域，属于可回收内存。 - 在进程级别，`/proc/<pid>/status` 中的内存统计（特别是 `VmRSS`）并不区分该进程的内存页是否被计入系统的 `cached` 或 `buffers`。实际上，进程的 `VmRSS` 包含了该进程占用的所有物理内存页，而这些内存页在系统级别可能被归类为不同的类别（anon, file, shmem等），其中文件缓存（file-backed pages）部分在系统级别会被计入 `cached`。 但是，请注意：`VmRSS` 本身并不直接区分是匿名页（anon）还是文件页（file-backed）。当进程读取一个文件时，这部分内存会以文件缓存的形式存在于物理内存中，并且被计入该进程的 `VmRSS`，同时也被系统计入 `cached`。所以，从进程的角度看，它占用的物理内存（包括它的文件缓存）都算在 `VmRSS` 中，而在系统级别，这部分内存被归为 `cached`。 因此，回答用户的问题：**是的，`VmRSS` 包含了该进程所占用的、可能被系统归为 cached 或 buffer 的那部分内存**。例如，进程通过读取文件而加载到内存的数据，这些数据在进程的 `VmRSS` 中，同时也在系统级别的 `cached` 中。 但是，这里有一个关键点：系统级别的 `cached` 和 `buffers` 是全局的，而进程的 `VmRSS` 是进程私有的（包括共享库等）和它使用的文件缓存（但文件缓存是共享的，多个进程可能共享同一份文件缓存，但每个进程都将其计入自己的 `VmRSS`）。 接下来，我们联系之前的问题：为什么 `VmRSS` 可能大于 `free -h` 的 `used`？ 之前我们已经解释过，主要原因有两个： 1. 共享内存的重复计算：多个进程的 `VmRSS` 都包含了同一块共享内存（如共享库、共享内存段），而系统级别的 `used` 只计算一次。 2. 单位转换问题：`VmRSS` 是以 kB 为单位显示的整数，而 `free -h` 使用动态单位（G/M）可能造成视觉上的误解。 现在，我们结合当前问题，可以进一步说明：即使 `VmRSS` 包含了文件缓存（这部分在系统级别是 `cached`），但由于系统级别的 `used` 是 `total - free - buffers - cache`，所以如果进程的 `VmRSS` 中包含了大量的文件缓存，而这些文件缓存在系统级别被从总内存中减去（因为 `used = total - free - buffers - cache`），那么就会出现一个现象：进程的 `VmRSS` 很大（因为它包含了文件缓存），但系统级别的 `used` 却很小（因为文件缓存被从总内存中减去了，归为缓存部分）。但是，请注意，这里有一个误解： 实际上，`free` 命令输出的 `used` 是不包括 `buffers` 和 `cached` 的，因为： ``` used = total - free - buffers - cached ``` 所以，`used` 主要是应用程序使用的匿名内存（anon）和不能回收的内存，而 `buffers` 和 `cached` 被排除在 `used` 之外（它们被归为可用内存的一部分）。 因此，如果一个进程的 `VmRSS` 主要由文件缓存（比如它映射了一个大文件）构成，那么这部分内存在系统级别被算在 `cached` 中，从而不被计入 `used`。这样，我们可能会出现： ``` 进程的 VmRSS（包含文件缓存） > 系统 used ``` 因为进程的 `VmRSS` 包含了文件缓存（在系统看来是 `cached`），而 `used` 不包含 `cached`。 所以，总结： 1. `VmRSS` 包含进程使用的所有物理内存，包括其使用的文件缓存（这部分在系统级别属于 `cached`）。 2. `free -h` 的 `used` 不包括 `buffers` 和 `cached`，因此它只计算了应用程序的匿名内存（anon）和不能回收的内存（如内核数据结构、 slab等）。 3. 因此，如果一个进程主要使用了大量的文件映射（比如通过mmap读取大文件），那么它的 `VmRSS` 会很大，但系统 `used` 可能很小，因为文件缓存被归为 `cached` 而不算在 `used` 里。 另外，我们之前提到的共享内存重复计算也是原因之一。 所以，回答用户当前问题： **是的，`cat /proc/<pid>/status` 输出的 `VmRSS` 包含了该进程使用的、在系统级别被归为 `cached` 或 `buffers` 的内存（如文件缓存）。** 注意：`buffers` 通常指块设备缓冲区，现在较少使用，而 `cached` 指页面缓存（file cache）。进程通过文件映射（mmap）或普通read/write产生的文件缓存都会计入 `cached`。这些缓存被进程使用时，也会计入该进程的 `VmRSS`。 最后，我们可以通过一个例子来验证： 假设我们有一个进程，它通过mmap映射了一个大文件（比如1GB），然后我们查看它的 `VmRSS` 会发现接近1GB（假设文件被全部读入内存）。同时，我们运行 `free -h`，会发现 `cached` 增加了大约1GB，而 `used` 可能增加不多（因为文件缓存不算在 `used` 里）。此时，该进程的 `VmRSS` 可能大于系统的 `used`（因为 `used` 不包含缓存）。 因此，用户之前观察到的现象（`VmRSS > used`）可以通过这个原因（文件缓存）和之前提到的共享内存重复计算来解释。 现在，我们按照要求生成相关问题。 </think> ### `cat /proc/<pid>/status` 是否包含 Cached/Buffer？ **结论：`VmRSS` 统计值不直接包含系统的 cached/buffer 内存，但进程使用的文件缓存会计入 `VmRSS`。** #### 详细解释： 1. **`VmRSS` 的本质** `VmRSS`（Resident Set Size）表示**进程实际占用的物理内存**，包含： - 进程独占的匿名内存（如堆、栈） - 共享库占用的物理内存 - **进程访问的文件缓存**（这部分在系统级属于 `cached`） - 单位：kB（如 `VmRSS: 1024000 kB`） 2. **`cached/buffer` 的系统级定义** 在 `free -h` 输出中： - `cached`：文件系统缓存（通过 `read()`/`mmap()` 加载的文件） - `buffers`：块设备缓存（磁盘元数据等） 它们都是**可回收内存**，属于系统级统计[^1]。 3. **关键区别** | 维度 | `VmRSS` (进程级) | `cached/buffer` (系统级) | |---|---|---| | 统计范围 | 仅当前进程 | 全系统所有进程 | | 文件缓存 | **包含**进程使用的文件缓存 | 包含所有文件缓存 | | 共享内存 | 全量计入（可能重复） | 全局唯一计数 | | 可回收性 | 不区分是否可回收 | 明确标记为可回收 | #### 示例场景 若进程通过 `mmap()` 加载 1GB 文件： 1. 进程的 `VmRSS` 增加 ≈1GB（文件缓存计入） 2. 系统 `free -h` 中： - `cached` 增加 ≈1GB - `used` **不变**（因 `used = total - free - buffers - cached`） 此时进程 `VmRSS > used`，因为： - `VmRSS` 包含文件缓存 - 系统 `used` **排除了**所有 `cached` 内存[^1] #### 验证方法 ```bash # 查看进程内存详情（关注 Anon/Shared/File 比例） sudo pmap -x <pid> # 观察系统缓存变化 echo "Before: $(grep -i cached /proc/meminfo)" dd if=/dev/zero of=/tmp/testfile bs=1G count=1 echo "After: $(grep -i cached /proc/meminfo)" ```
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