问题

描述在 grunt 中实现内存泄漏检测的步骤

知识点

Grunt 插件体系：Grunt 本身只做任务调度，所有具体功能由插件完成；内存泄漏检测需借助 Node.js 生态的专用工具，再通过 grunt 插件或自定义任务封装。
Node.js 内存诊断三板斧：
- heapdump——随时生成堆快照
- memwatch-next——监听 GC 后内存持续增长事件
- clinic.js / 0x——火焰图 + 内存时间线
Grunt 生命周期钩子：grunt.task.run 可插入前置/后置任务；grunt.event.on('exit') 可在进程退出前强制落盘快照。
国内工程化约束：
- 公司 Nexus/Artifactory 私服需同步 heapdump 预编译二进制，否则内网 CI 会报 node-gyp rebuild 失败
- 线上机器无 GUI，快照需落盘为 .heapsnapshot 后上传到静态服务器，再通过本地 Chrome DevTools 打开分析
阈值报警：在 memwatch.stats() 中判断 current_base / start_base > 1.5 即视为泄漏，通过钉钉/飞书机器人推送

答案

在真实项目里，我通常分四步落地：
第一步，选型并封装插件。由于官方仓库没有现成“grunt-memwatch”，我在 tasks/ 目录新建 grunt-memleak.js，依赖 memwatch-next 与 heapdump，在 grunt.registerMultiTask 里启动监听：

const memwatch = require('memwatch-next');
const heapdump = require('heapdump');
const path = require('path');
module.exports = function(grunt) {
  grunt.registerMultiTask('memleak', '内存泄漏检测', function() {
    const done = this.async();
    const option = this.options({
      threshold: '150%',
      snapshotDir: './logs'
    });
    grunt.file.mkdir(option.snapshotDir);
    let base = process.memoryUsage().heapUsed;
    memwatch.on('stats', function(stats) {
      const ratio = stats.current_base / stats.start_base;
      if (ratio > parseFloat(option.threshold) / 100) {
        const file = path.join(option.snapshotDir, `leak-${Date.now()}.heapsnapshot`);
        heapdump.writeSnapshot(file);
        grunt.log.warn(`检测到内存增长 ${(ratio*100).toFixed(1)}%，已生成快照 ${file}`);
      }
    });
    // 监听 Grunt 退出前再补一份
    process.on('SIGINT', () => {
      heapdump.writeSnapshot(path.join(option.snapshotDir, `exit-${Date.now()}.heapsnapshot`));
      process.exit(0);
    });
    done();
  });
};

第二步，在 Gruntfile 中注入任务链。把 memleak 作为并发任务挂到 concurrent:watch 里，保证开发阶段实时检测；同时在 grunt.registerTask('ci', ['clean', 'eslint', 'memleak', 'mochaTest', 'compress']) 中把检测加入 CI 流水线。
第三步，CI 环境收集数据。Jenkinsfile 里把 logs/*.heapsnapshot 作为制品归档；若文件大小环比上次构建增长 30%，则标记构建为 UNSTABLE，并触发飞书机器人报警。
第四步，本地分析。开发者在 Chrome DevTools → Memory → Load 快照，使用 Retainers 视图定位未释放的闭包或缓存；修复后再次运行 grunt ci，直到快照体积回落且报警消失。

通过上述四步，我们把内存泄漏检测无缝集成到 Grunt 工作流，既不影响日常构建速度，又能在第一时间发现隐患，保证线上 Node 服务 7×24 小时稳定。

拓展思考

如果项目已迁移到 Grunt + Webpack 混合构建，可以把 memwatch 逻辑下沉到 webpack-grunt 的 compiler.hooks.done 里，统一生成快照，避免双份检测。
对于 Electron 客户端，主进程与渲染进程内存模型不同，需在 Gruntfile 里用 grunt-electron 启动 --inspect 端口，再通过 clinic doctor 远程 attach，实现双进程并行检测。
国内银行、证券等强监管场景，要求 “留痕”。可在快照文件名里带上 git-rev-parse HEAD 的 commitId，并上传到 OSS 版本桶，实现“代码版本—内存快照”双向追溯，方便审计。