说到服务器内存泄漏，我就想起上次那场惊心动魄的半夜故障排查。凌晨3点收到报警，服务器内存以每分钟2%的速度飙升，当时真是急得我头皮发麻。内存泄漏就像个隐形的资源小偷，刚开始可能悄无声息，等到系统开始卡顿甚至崩溃时，往往已经造成了不可挽回的损失。
这些症状都在说：你的内存泄漏了
内存泄漏最常见的表现就是系统内存使用率会像坐了火箭一样持续攀升，即使业务量没有明显变化。你可能会发现服务响应越来越慢，甚至出现OOM（Out Of Memory）错误。有次我们的Java服务就是这种情况，重启后能暂时缓解，但过几天又故态复萌——这种周期性的内存增长绝对是内存泄漏的典型特征。
揪出内存泄漏的五个实用技巧
1. 先看看内存监控图表：用Prometheus+Grafana这样的监控系统，观察内存使用曲线。如果呈现阶梯式上升且不回落，八九不离十是内存泄漏。
2. Java服务特别要关注堆内存：用jmap或VisualVM看看是不是老年代（Old Gen）逐渐被占满。我们上次就发现是缓存没设置过期时间导致的。
3. C/C++程序试试valgrind：这个工具能精准定位内存泄漏的代码位置。虽然会影响性能，但在测试环境真心好用。
4. Python的memory_profiler也值得一提：它能把每一行代码的内存变化都记录下来，对找出循环引用特别有效。
5. 千万别忘了看系统日志：有时候关键线索就藏在某个warning里。有次我们发现是某个第三方库每处理一个请求就会泄漏8KB内存，就是通过日志顺藤摸瓜找出来的。
真实案例：我们是怎么修复那个诡异泄漏的
上周我们遇到个特别刁钻的问题：Node.js服务的RSS内存每周固定增长2GB。用heapdump分析后发现，竟然是因为在用第三方日志库时，错误地把日志对象挂载到了全局变量上。每来一个请求，就会往这个数组push新日志，内存就这样一点点被吃光了。
解决方案意外的简单：改用setInterval定期清空这个数组，同时重新设计了日志存储方式。这个故事告诉我们：全局变量真的是内存泄漏的重灾区，能不用就尽量别用！
预防永远比补救更重要
最后分享几个我们团队现在的防泄漏实践：新代码必须通过valgrind/内存分析工具测试才能上线；生产环境强制开启内存监控报警；每季度做一次全链路压力测试。毕竟等到线上真的出问题再来解决，往往已经影响了用户体验甚至造成了经济损失。
内存泄漏排查确实是个技术活，需要经验和工具的结合。你现在用的是哪些方法和工具？欢迎在评论区交流心得！
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