nestjs - 如何使用 NestJs 回到内存消耗的 0 点

Question

我目前正在尝试调试我的 NestJs 应用程序的内存消耗并遇到一些问题。照原样，我的应用程序在启动应用程序后立即消耗了大约 920 MB 的 RAM。消耗并没有显着增加，这让我相信这不是导致内存消耗的内存泄漏。

首先，我试图达到不会发生过度内存消耗的程度。为此，我从 app/module.ts 中注释掉了所有使用的模块并删除了导入。我还注释掉了 main.ts 中的所有内容，但内存消耗仍然相同。

app.module

export const appModuleMetaData: ModuleMetadata = {
    imports: [
        ....
        // AuthModule,
        // ... -> I removed all modules
    ],
    providers: [],
    exports: [],
};

ma​​in.ts

async function bootstrap() {
    const app = await NestFactory.create(AppModule);

    // const configService = app.get(ConfigService);
    // .... -> I removed everything here

    await app.listen(8012);
}
bootstrap();

我试图弄清楚 nest 在启动时加载到内存中的内容。我的理解是，删除所有模块并清除 main.ts 应该会导致新创建项目的内存状态。然而，当我创建一个示例应用程序时，它仅消耗约 90 MB 的 Ram(在构建并运行已编译的代码之后)。

我正在从 monorepo 运行 NestJs，但不是在 monorepo 模式下(如果这很重要)。

我很想得到任何帮助，因为我被困住了。

Answer 1

我遇到了相当标准的 NestJs RESTful API 实现的内存压力。部署到 Google App Engine F1 大小的实例(上限为 256mb 内存)，尽管为了这篇文章，我认为 AWS Lambda 的工作方式类似。

实例将被终止，因为分配的内存已超出。事实上，它在大多数情况下都无法启动。

摸索之后，我发现了 2 个立竿见影的具体事情:

垃圾回收

默认情况下，Node 限制自己使用 certain amount of memory .垃圾收集在需要时触发，大多数时候，这很好。但当您的应用在资源有限的环境中运行时，这可能会成为问题。

如果 Node 认为它拥有比实际更多的内存，GC 将不会被触发，直到为时已晚并且进程在它有机会清理自身之前终止。就我而言，我怀疑 Node 的“想法”与 Google 如何使用软限制和硬限制管理内存分配有关。

无论如何，“修复”是告诉 Node 在您仍有可用空间时开始考虑 GC。您使用 --max-old-space-size 执行此操作.

{
    "start:prod": "node dist/main --max-old-space-size=256"
}

需要注意的是，设置得越低，GC 触发的频率就越高，这会对性能产生影响。所以，买家要小心。如果您的应用程序需要内存才能运行，这对您不起作用。如果没有，并且 Node 只是坚持下去，那么这可能会成功。

嵌套命令

NestJS 的默认配置对于某些生产系统来说并不理想。盖伊will invoke在 package.json 中定义时的 start 命令。这意味着:

{
    "start": "nest start"
}

太好了，except for this :

nest start simply ensures the project has been built (same as nest build), then invokes the node command in a portable, easy way to execute the compiled application.

因此，每次启动我的 API 实例时，项目都会被编译然后运行。编译显然是一个内存密集型过程(除了完全没有必要)。 NestJs 已经提供了正确的命令 start:prod，但我(和 Google)假设裸 start 是调用调用。可能其他人也会做出同样的假设。所以改为这样做:

{
    "start": "npm run start:prod",
    "start:prod": "node dist/main",
}

这不科学，但通过执行这两件事，我的空闲内存使用量从近 300mb 增加到 113mb。更重要的是，我因此能够从 F2 实例降到 F1 实例。