前言

我们知道，同步的递归写法，如果在退出递归条件失效时，会快速因为栈溢出导致进程挂掉。而在某些场景下，我们会采用异步的递归写法来规避这个问题：

async function recursive() {  if( active ) return;  // do something  await recursive();}

关键字 await 后面的函数调用可能会跨越多个 event loop，这样的写法下不会出现栈溢出的错误。然而这种写法其实也不是万无一失的，我们来看下面这个生产故障案例。

发现问题

客户接入后，通过监控经常出现内存增长导致的 OOM，于是客户加上了一条告警规则：@heap_used / @heap_limit > 0.5，目的是在堆较小但是发生泄漏时能正常输出 heapsnapshot 文件用于分析。

经过授权，我们得以进入客户的项目，看到获取到的 heapsnapshot 文件，与此同时，可以通过进程趋势图看到内存飙高引发的一些“并发症”，比如 GC 耗时变久，降低了进程的处理效率：

定位问题

借助这次顺利生成的堆快照（heapsnapshot）文件，大致能看出内存泄漏的地方在哪里，但想要完全找出来，还有点难度。

堆快照分析

第一个信息，内存泄漏报表：

report

可以看到，将近 1 个G的文件，当看到 (context) 这个字样的时候，表明的是它并不是一个普通的对象，而是函数执行期间所产生的上下文对象，比如闭包。函数执行完了，这个上下文对象并不一定就消失了。

另外这个上下文对象跟 co 模块有关，这说明 co 应该是调度了一个长时期执行的 Generator。否则这类上下文对象会随着执行结束，进入 GC 回收。

但这点信息完全无法得出任何结论。继续看。

尝试根据 @22621725 查看对象内容，尝试根据 @22621725 查看到 GC root 的引用。无果。

接下来比较有效的信息在对象簇视图上：

cluster

可以看到从 @22621725 开始，一个 context 引用又一个 context，中间穿插一个 Promise。熟悉 co 的同学会知道 co 会将非 Promise 的调用转化为一个 Promise，这个地方的 Promise 意味着一个新的 Generator 的调用。

这里的引用关系非常长，笔者展开 20 层之后，Percent 的占比还没有降低万分之一。这里线索中断了。

下一个有用的信息是类视图：

histogram

这个图里有不太常见的东西冒出来：scheduleUpdatingTask。

这个堆快照中有 390,285 个 scheduleUpdatingTask 对象，点击该类，查看详情：

sche

这个类在文件 function /home/xxx/app/schedule/updateDeviceInfo.js() / updateDeviceInfo.js 中。

目前能提供的线索就仅限这些了，接下来进入代码分析的阶段。

代码分析

经过客户授权，拿到了相关的代码，找到 app/schedule/updateDeviceInfo.js 文件中的 scheduleUpdatingTask

// 执行业务，成功之后稍作等待，继续// 如果拿锁失败了，停止const scheduleUpdatingTask = function* (ctx) {  if (!taskActive) return;  try {    yield doSomething(ctx);  } catch (e) {    // 需要捕获业务异常，即使挂了，下一次schedule也能正常跑    ctx.logger.error(e);  }  yield scheduleUpdatingTask(ctx);};

在整个项目中，唯一能找到对 scheduleUpdatingTask 反复调用的，就只有它自身对自身的调用，也就是通常所说的递归调用。

当然，完全说是递归调用也不是很符合实际情况。因为如果真的是递归调用的话，栈首先就溢出了。

栈没有溢出的原因在于 Co/Generator 体系中，yield 关键字的前后执行实际上是跨多个 eventloop 过程的。

虽然没有栈溢出，但 Generator 执行之后所附属的 context 对象要在整个 generator 执行完成之后才会销毁。因此这个地方的递归就导致 context 引用 context 的过程，于是内存就无法得到回收。

在这段代码中，很明显的是 if (!taskActive) return; 这个终止条件失效了。

根据这段代码反推之前的表现，完全符合现象。为了确认这个问题，笔者写了一段代码来尝试重现该问题：

const co = require('co');function sleep(ms) {  return new Promise((resolve) => {    setTimeout(() => {      resolve();    }, ms);  });}function* task() {  yield sleep(2);  console.log(process.memoryUsage());  yield task();}co(function* () {  yield task();});

执行这段代码后，应用程序不会立即崩溃，而是内存会逐渐增长，跟出问题的客户项目表现得一摸一样。

当然我们猜想，是不是 async functions 不会导致这个问题：

function sleep(ms) {  return new Promise((resolve) => {    setTimeout(() => {      resolve();    }, ms);  });}async function task() {  await sleep(2);  console.log(process.memoryUsage());  await task();}task();

答案是内存仍然会持续增长。

解决问题

虽然这次的 heapsnapshot 在 Node.js 性能平台中的分析不是很顺畅，但我们还是找到了问题点。既然找到原因了，那么我们继续看一下该如何解决这个问题。

从上面的例子可以看出，在 co 或者 async functions 中使用递归调用，会导致内存回收被延迟，这种延迟会导致内存堆积，引起内存压力。这是不是意味着在这种场景下不能使用递归了。答案当然不是。

但我们需要对应用程序评估，这个递归会引起多长的引用链路。在本文这个例子中，在退出条件失效的情况下，相当于就是无限递归。

那有没有一种继续执行，但不引起上下文引用链路太长的方案？答案是有：

async function task() {  while (true) {    await sleep(2);    console.log(process.memoryUsage());  }}

上文通过将递归调用换成 while (true) 循环后，就不再有上下文引用链路的问题。由于内部有 await 会引起 eventloop 的调度，所以 while (true) 并不会阻塞主线程。

题外话

普通函数的尾递归优化当前都还不是很好，更何况 Generator/Async Functions。