内存机制
Node内存由V8进行分配的部分和Node自行分配的部分。
V8的垃圾回收机制与内存限制
V8的内存限制
因为V8的垃圾回收限制，在node中使用内存：64位系统约1.4G，32位系统约0.7G；因此我们无法读入一个2G的文件读进内存中进行字符串分析处理。
默认情况下：
- 64位系统：
- 老生代内存的最大值是1400MB；
- 新生代内存的最大值是32MB；
- 32位系统：
- 老生代内存的最大值是700MB；
- 新生代内存的最大值是16MB；
V8为什么要限制堆的大小？
V8的垃圾回收机制的限制—垃圾回收中会引起js线程暂停执行，V8做一次垃圾回收时间花销较大(以1.5G的垃圾回收堆内存为例，一次小型的垃圾回收需要50ms以上，非增量式的垃圾回收需要1s以上)，影响应用的性能和响应能力。
V8的对象分配
V8中是通过堆来对所有的js对象进行分配—当我们声明变量并赋值时，所用对象的内存就分配到堆中，若已申请的堆空间内存不够分配新的对象，将继续申请堆内存，直到堆的大小超过V8的限制为止；
- new space(默认最大限制2M)：新生代对象；
- old space(老生代)：
- old data space：存放达到一定生存率的新生代对象；
- code space：存放编译出来的代码；
- map space：保存对象的map信息；
- large object space：存放大对象(new space放不下的对象)；
通过process.memoryUsage()查看V8中内存使用情况：
heapTotal是已申请的堆内存，heapUsed是当前使用的量
V8的堆
V8的垃圾回收机制
scavenge算法：清除new space的内存，牺牲空间换取时间；
- 算法流程：将新生代内存分为相等的两份：（1）使用；（2）闲置；
- 当垃圾回收开始时，会检查From空间中的存活对象，将这些存活对象复制到To空间中，非存活的对象在这个过程中就被释放掉了；
- 复制完成后，To和From空间互换；
- 新生代晋升至老生代：
- 某个对象经历了一次Scanvenge回收，第二次回收时直接将其复制到old data space空间；
- To空间已经使用了超过了25%；
Mark-Sweep（标记清除）
- 标记阶段：遍历堆中的所有对象，并标记活着的对象；
- 清除阶段：只清除没有被标记的对象；
最大的问题：内存碎片—进行一次标记清除回收后，内存空间会出现不连续的状态：如果出现需要分配一个大对象的情况，这时所有的碎片空间都无法完成此次分配，就会提前触发垃圾回收，而这次回收是不必要的。
Mark-Compact（标记整理）
- 标记阶段：遍历堆中的所有对象，并标记活着的对象；
- 整理阶段：将活着的对象往一端移动，移动完成后，直接清理掉边界外的内存。
最大的问题：耗时—需要移动对象，因此执行速度不可能很快。
高效使用内存
作用域(scope)：函数调用、with、全局作用域
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标识符查找
js在执行时会查找该变量定义在哪里，最先查找当前作用域，若当前作用域无法找到该变量的声明，将会向上级的作用域里查找，直到查找到为止。 -
作用域链
标识符的查找会一直沿着作用域链查找到全局作用域，最后抛出未定义错误—查找方向是向上的，因此变量只能向外访问，不能向内访问。 -
变量的主动释放
全局变量(不通过var声明或定义在global变量上)需要直到进程退出时才能释放，常驻在老生代中，主动释放的方式：（1）通过delete操作来删除；（2）将变量重新赋值为undefined/null；在接下来的老生代内存清除和整理阶段会被回收释放，以上也适合于非全局变量。
闭包
实现外部作用域访问内部作用域中变量的方法—利用中间函数叫闭包；
一旦有变量引用这个中间函数，这个中间函数将不会释放，同时会使原始的作用域不会释放，作用域中产生的内存占用不会得到释放。
内存泄漏
原因及后果
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后果
- 造成堆积，垃圾回收过程会耗费更多时间进行对象扫描，应用响应缓慢；
- 进程内存溢出，应用崩溃；
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原因：应当回收的对象出现意外而没有被回收，变成了常驻在老生代中的对象：
- 缓存：eg：模块机制；
- 限制缓存的大小；
- 采用进程外的缓存：（1）减少常驻内存的对象数量，让垃圾回收更高效；（2）进程之间可以共享缓存，避免重复缓存；
- 队列消费不及时：队列拥塞导致内存泄漏；
- 监控队列的长度：当堆积产生队列拥塞时，报警或拒绝入队；
- 超时机制：异步任务加入队列时开始计时，超时就直接直接响应一个超时错误；
- 作用域未释放：全局变量和闭包—内存无法立即回收；
大内存应用
通过stream模块处理大文件—若不需要进行字符串层面的操作，则不需要借助V8来处理；进行纯粹的Buffer操作，就不会受到V8堆内存的限制。
eg：当我们无法通过fs.readFile()和fs.writeFile()直接进行大文件的操作时，可以改用fs.createReadStream()和fs.createWriteStream()通过流的方式操作，可读流还提供了pipe()管道方法—封装data事件和写入事件。
