메모리 누수(Memory Leak) 진단 & 해결 — JVM, Node.js, Python

메모리 누수(Memory Leak)는 조용히 쌓이다가 OOM(Out of Memory) 으로 갑자기 터집니다. Soak Test에서 시간이 지날수록 응답 시간이 증가한다면 누수를 의심하세요.

메모리 누수의 3가지 패턴

정상:     메모리 ████░░░░░░ GC 후 복구
성장형 누수: ████████████░░ GC 후 일부 복구, 전반적 증가
고착형 누수: ████████████████ 복구 없음 → OOM 불가피

공통 원인:

해제되지 않는 이벤트 리스너
무한히 증가하는 캐시 (만료 없는 Map, 딕셔너리)
DB 커넥션 / 파일 핸들 미반납
글로벌 변수에 쌓이는 데이터

JVM 메모리 누수 진단

1단계: GC 로그로 패턴 파악

# JVM 시작 옵션에 추가
java -Xms512m -Xmx1g \
  -XX:+PrintGCDetails \
  -XX:+PrintGCDateStamps \
  -Xloggc:/var/log/app/gc.log \
  -jar app.jar

# GCEasy (온라인 분석) 또는 GCViewer로 시각화
# GC 후 힙이 완전히 복구되지 않는 패턴 → 누수 의심

2단계: 힙 덤프 분석

# 실행 중인 JVM 힙 덤프
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <PID>

# OOM 발생 시 자동 덤프 (시작 옵션에 추가)
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/var/log/app/

# Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool)로 분석
# → "Leak Suspects" 리포트 자동 생성
# → 가장 많은 메모리를 점유하는 객체 트리 확인

3단계: async-profiler로 할당 추적

# 어느 코드에서 객체가 많이 생성되는지 추적
./profiler.sh -e alloc -d 30 -f alloc.html <PID>

Node.js 메모리 누수 진단

일반적인 누수 패턴

// 누수 1: 이벤트 리스너 미제거
class DataProcessor extends EventEmitter {
  process() {
    // 매 호출마다 리스너가 쌓임
    db.on('data', (row) => this.handle(row));  // ❌

    // 올바른 방법: 한 번만 등록하거나 명시적 제거
    const handler = (row) => this.handle(row);
    db.on('data', handler);
    db.once('end', () => db.removeListener('data', handler));  // ✅
  }
}

// 누수 2: 만료 없는 캐시
const cache = new Map();
function getCached(key) {
  if (!cache.has(key)) {
    cache.set(key, fetchData(key));  // 영원히 쌓임 ❌
  }
  return cache.get(key);
}

// 해결: LRU 캐시 사용
const LRU = require('lru-cache');
const cache = new LRU({ max: 1000, ttl: 1000 * 60 * 5 });  // 최대 1000개, 5분 TTL ✅

Chrome DevTools로 힙 스냅샷 비교

# Node.js 인스펙터 활성화
node --inspect app.js

# Chrome: chrome://inspect → 대상 연결
# Memory 탭 → "Take heap snapshot"
# 일정 시간 후 다시 스냅샷
# "Comparison" 뷰에서 증가한 객체 확인

clinic.js를 활용한 자동 진단

npm install -g clinic

# 메모리 프로파일링
clinic heapprofile -- node app.js
# 결과 HTML 자동 생성: 함수별 메모리 할당 시각화

Python 메모리 누수 진단

# tracemalloc으로 메모리 할당 추적
import tracemalloc

tracemalloc.start()

# ... 코드 실행 ...

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

print("=== 메모리 상위 10개 할당 지점 ===")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

# memory_profiler로 함수별 메모리 사용량
from memory_profiler import profile

@profile
def process_large_dataset():
    data = load_all_records()   # 메모리 급증 지점 확인
    results = [transform(r) for r in data]
    return results

# 전체 로드 — 메모리 O(n)
def process_all():
    records = list(db.query("SELECT * FROM logs"))  # ❌ 100만 건이면 수 GB

# 제너레이터 — 메모리 O(1)
def process_all():
    for record in db.stream("SELECT * FROM logs"):  # ✅ 한 번에 하나씩
        yield transform(record)

Soak Test로 누수 검증

검증 방법:
1. 초기 메모리 사용량 기록
2. 50 VU로 4~8시간 Soak Test 실행
3. 시간별 메모리 사용량 그래프 확인

판단 기준:
✅ 정상: GC 후 초기 메모리 수준 유지
⚠️ 의심: 완만하게 증가하다 일정 수준 이상에서 안정
❌ 누수: 지속적으로 증가, 복구 없음

# Prometheus로 JVM 힙 사용량 추이
jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

# Node.js process 메모리
process_resident_memory_bytes

다음 단계

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