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近年來，討論 C++ 的人越來越少了，一方面是由于像 Python，Go 等優秀的語言的流行，另一方面，大家也越來越明白一個道理，并不是所有的場景都必須使用 C++ 進行開發。Python 可以應付大部分對性能要求不高的場景，Go 可以應付大部分對并發要求較高的場景，而由于 C++ 的復雜性，只有在對性能極其苛刻的場景下，才會考慮使用。
也就是說，如果你的應用場景可以容忍不定期的 500us 的延遲，那么用 Go 都是沒有問題的。如果你無法容忍 500us 的延遲，那么帶 GC 功能的語言就基本無法使用了，只能選擇自己管理內存的語言，例如 C++。那么由手動管理內存而帶來的編程復雜度也就隨之而來了。
作為 C++ 程序員，內存泄露始終是懸在頭上的一顆炸彈。在過去幾年的 C++ 開發過程中，由于我們采用了一些技術，我們的程序發生內存泄露的情況屈指可數。今天就在這里向大家做一個簡單的介紹。
內存是如何泄露的
在 C++ 程序中，主要涉及到的內存就是『棧』和『堆』（其他部分不在本文中介紹了）。
由于棧上的內存的分配和回收都是由編譯器控制的，所以在棧上是不會發生內存泄露的，只會發生棧溢出（Stack Overflow），也就是分配的空間超過了規定的棧大小。
而堆上的內存是由程序直接控制的，程序可以通過 malloc/free 或 new/delete 來分配和回收內存，如果程序中通過 malloc/new 分配了一塊內存，但忘記使用 free/delete 來回收內存，就發生了內存泄露。
經驗 #1：盡量避免在堆上分配內存
既然只有堆上會發生內存泄露，那第一原則肯定是避免在堆上面進行內存分配，盡可能的使用棧上的內存，由編譯器進行分配和回收，這樣當然就不會有內存泄露了。
然而，只在棧上分配內存，在有 IO 的情況下是存在一定局限性的。
void Foo(Reuqest* req) {RequestContext ctx(req);HandleRequest(&ctx);}
如果 HandleRequest 是一個同步函數，當這個函數返回時，請求就可以被處理完成，那么顯然 ctx 是可以被分配在棧上的。
但如果 HandleRequest 是一個異步函數，例如：
void HandleRequest(RequestContext* ctx, Callback cb);那么顯然，ctx 是不能被分配在棧上的，因為如果 ctx 被分配在棧上，那么當 Foo 函數推出后，ctx 對象的生命周期也就結束了。而 FooCB 中顯然會使用到 ctx 對象。
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;}
那么怎么才能避免這種情況的產生呢？引入智能指針顯然是一種可行的方法，但引入 shared_ptr 往往引入了額外的性能開銷，并不十分理想。
經驗 #2：使用 Arena
Arena 是一種統一化管理內存生命周期的方法。所有需要在堆上分配的內存，不通過 malloc/new，而是通過 Arena 的 CreateObject 接口。同時，不需要手動的執行 free/delete，而是在 Arena 被銷毀的時候，統一釋放所有通過 Arena 對象申請的內存。所以，只需要確保 Arena 對象一定被銷毀就可以了，而不用再關心其他對象是否有漏掉的 free/delete。這樣顯然降低了內存管理的復雜度。
此外，我們還可以將 Arena 的生命周期與 Request 的生命周期綁定，一個 Request 生命周期內的所有內存分配都通過 Arena 完成。這樣的好處是，我們可以在構造 Arena 的時候，大概預估出處理完成這個 Request 會消耗多少內存，并提前將會使用到的內存一次性的申請完成，從而減少了在處理一個請求的過程中，分配和回收內存的次數，從而優化了性能。
我們最早看到 Arena 的思想，是在 LevelDB 的代碼中。這段代碼相當簡單，建議大家直接閱讀。
經驗 #3：使用 Coroutine
Coroutine 相信大家并不陌生，那 Coroutine 的本質是什么？我認為 Coroutine 的本質，是使得一個線程中可以存在多個上下文，并可以由用戶控制在多個上下文之間進行切換。而在上下文中，一個重要的組成部分，就是棧指針。使用 Coroutine，意味著我們在一個線程中，可以創造（或模擬）多個棧。
有了多個棧，意味著當我們要做一個異步處理時，不需要釋放當前棧上的內存，而只需要切換到另一個棧上，就可以繼續做其他的事情了，當異步處理完成時，可以再切換回到這個棧上，將這個請求處理完成。
void Foo(Reuqest* req) {RequestContext ctx(req);HandleRequest(&ctx);}void HandleRequest(RequestCtx* ctx) {SubmitAsync(ctx);Coroutine::Self()->Yield();CompleteRequest(ctx);}
這樣一來，我們就可以完全拋棄在堆上申請內存，只是用棧上的內存，就可以完成請求的處理，完全不用考慮內存泄露的問題。然而這種假設過于理想，由于在棧上申請內存存在一定的限制，例如棧大小的限制，以及需要在編譯是知道分配內存的大小，所以在實際場景中，我們通常會結合使用 Arena 和 Coroutine 兩種技術一起使用。
有人可能會提到，想要多個棧用多個線程不就可以了？然而用多線程實現多個棧的問題在于，線程的創建和銷毀的開銷極大，且線程間切塊，也就是在棧之間進行切換的代銷需要經過操作系統，這個開銷也是極大的。所以想用線程模擬多個棧的想法在實際場景中是走不通的。
關于 Coroutine 有很多開源的實現方式，大家可以在 github 上找到很多，C++20 標準也會包含 Coroutine 的支持。在 SmartX 內部，我們很早就實現了 Coroutine，并對所有異步 IO 操作進行了封裝，示例可參考我們之前的一篇文章 smartx：基于 Coroutine 的異步 RPC 框架示例（C++）
這里需要強調一下，Coroutine 確實會帶來一定的性能開銷，通常 Coroutine 切換的開銷在 20ns 以內，然而我們依然在對性能要求很苛刻的場景使用 Coroutine，一方面是因為 20ns 的性能開銷是相對很小的，另一方面是因為 Coroutine 極大的降低了異步編程的復雜度，降低了內存泄露的可能性，使得編寫異步程序像編寫同步程序一樣簡單，降低了程序員心智的開銷。
boost 實現的 coroutine 的性能測試結果
經驗 #4：善用 RAII
盡管在有些場景使用了 Coroutine，但還是可能會有在堆上申請內存的需要，而此時有可能 Arena 也并不適用。在這種情況下，善用 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）思想會幫助我們解決很多問題。
簡單來說，RAII 可以幫助我們將管理堆上的內存，簡化為管理棧上的內存，從而達到利用編譯器自動解決內存回收問題的效果。此外，RAII 可以簡化的還不僅僅是內存管理，還可以簡化對資源的管理，例如 fd，鎖，引用計數等等。
當我們需要在堆上分配內存時，我們可以同時在棧上面分配一個對象，讓棧上面的對象對堆上面的對象進行封裝，用時通過在棧對象的析構函數中釋放堆內存的方式，將棧對象的生命周期和堆內存進行綁定。
unique_ptr 就是一種很典型的例子。然而 unique_ptr 管理的對象類型只能是指針，對于其他的資源，例如 fd，我們可以通過將 fd 封裝成另外一個 FileHandle 對象的方式管理，也可以采用一些更通用的方式。例如，在我們內部的 C++ 基礎庫中實現了 Defer 類，想法類似于 Go 中 defer。
void Foo() {int fd = open();Defer d = [=]() { close(fd); }// do something with fd}
經驗 #5：便于 Debug
在特定的情況下，我們難免還是要手動管理堆上的內存。然而當我們面臨一個正在發生內存泄露線上程序時，我們應該怎么處理呢？
當然不是簡單的『重啟大法好』，畢竟重啟后還是可能會產生泄露，而且最寶貴的現場也被破壞了。最佳的方式，還是利用現場進行 Debug，這就要求程序具有便于 Debug 的能力。
這里不得不提到一個經典而強大的工具 gperftools。gperftools 是 google 開源的一個工具集，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，沒錯，就是與 Jeff Dean 齊名，并和他一起寫 MapReduce 的那個 Sanjay。
gperftools 的一些經典用法，我們就不在這里進行介紹了，大家可以自行查看文檔。而使用 gperftools 可以在不重啟程序的情況下，進行內存泄露檢查，這個恐怕是很少有人了解。
實際上我們 Release 版本的 C++ 程序可執行文件在編譯時全部都鏈接了 gperftools。在 gperftools 的 heap profiler 中，提供了 HeapProfilerStart 和 HeapProfilerStop 的接口，使得我們可以在運行時啟動和停止 heap profiler。同時，我們每個程序都暴露了 RPC 接口，用于接收控制命令和調試命令。在調試命令中，我們就增加了調用 HeapProfilerStart 和 HeapProfilerStop 的命令。由于鏈接了 tcmalloc，所以 tcmalloc 可以獲取所有內存分配和回收的信息。當 heap profiler 啟動后，就會定期的將程序內存分配和回收的行為 dump 到一個臨時文件中。
當程序運行一段時間后，你將得到一組 heap profile 文件
profile.0001.heapprofile.0002.heap...profile.0100.heap每個 profile 文件中都包含了一段時間內，程序中內存分配和回收的記錄。如果想要找到內存泄露的線索，可以通過使用
pprof --base=profile.0001.heap /usr/bin/xxx profile.0100.heap --text
這樣一來，我們就可以很方便的對線上程序的內存泄露進行 Debug 了。
寫在最后
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