从被动囤积到主动治理：如何破解 LuaJIT“伪内存泄漏”
💡
原文中文，约4800字，阅读约需12分钟。
📝
内容提要
在高并发的OpenResty/LuaJIT服务中，进程常驻内存(RSS)持续增长，而Lua GC显示内存占用低，导致OOM问题。为解决此问题，开发了lj-resty-memory工具以揭示RSS与GC占用的差距，并推出LuaJIT-plus增强版，通过智能内存管理机制主动归还内存，改善内存碎片化，确保服务稳定性。
🎯
关键要点
- 高并发的OpenResty/LuaJIT服务中，进程常驻内存(RSS)持续增长，Lua GC显示内存占用低，导致OOM问题。
- lj-resty-memory工具揭示RSS与GC占用的差距，帮助定位内存问题。
- LuaJIT采用专用内存分配器，避免了glibc的锁竞争，提升性能，但导致RSS膨胀。
- LuaJIT的内存回收策略导致内存未归还给操作系统，形成内存碎片化。
- 使用lj-resty-memory工具分析内存使用，发现大部分内存为已回收但未归还的空闲内存。
- LuaJIT-plus通过智能内存管理机制主动归还内存，改善内存碎片化问题。
- LuaJIT-plus的主动归还策略显著降低RSS，提升系统内存使用的可预测性。
- 建议监控GC逻辑内存与进程物理内存的差异，明确问题域，采用系统级解决方案。
- OpenResty XRay是一款动态追踪产品，自动分析应用性能问题并提供建议。
- 作者章亦春是OpenResty项目创始人，拥有丰富的开源经验和技术背景。
➡️
