案例

前面我们讨论了如果定时器使用不当会有资源泄露的风险，使用时需要格外注意。

实际项目中发生Ticker资源泄露的场景有如下几种：

1. 创建了Ticker，忘记在使用结束后Stop；
2. 从别处拷贝代码未拷贝Stop语句；
3. 开源或第三方库中发生泄露；

对于前两种，推荐创建Ticker后立即使用defer语句将Ticker停掉，比如类似下面的代码：

    ticker := time.NewTicker(1 * time.Second)
    defer ticker.Stop()

使用defer是安全的，因为只有当函数退出时才会执行，上面两行代码甚至可以写到一行中。

经常使用开源或第三方库时难免会遇到资源泄露的问题，这时我们就需要掌握一些基本的定位手段， 接下来分享一个自己在做项目遇到的开源库资源泄露的案例。案例中使用的pprof工具，本处只做简单说明，详细的使用方法 请参考相关章节。

开源库资源泄露

前面我们研究了Ticker的实现原理，已经知道Ticker如果不主动停止会有资源泄露的问题。

本节介绍一个真实的案例，重点分析产生资源泄露的现象以及排查思路。

应用背景

曾经做过一个产品，不经意间出现了CPU使用率缓慢升高，最后CPU使用率竟然达到了100%，严重影响了业务。经过排查，问题出在Ticker的使用方式上，创建了Ticker，在使用结束后没有释放导致的。

该产品需要监控其他服务器的健康状态，其中很常见的一种做法是心跳检测。简单的说，周期性的ping这些服务器，能在指定时间内收到ack说明与该服务器之间的网络没问题。

当时使用了一个小众的开源组件tatsushid/go-fastping来做ping。 该组件介绍如下图所示：

问题现象

在做性能测试时，管理了1000台服务器，差不多4天后发现系统越来越慢，查看CPU使用情况，结果发现CPU使用率已经达到100%。

排查性能问题主要使用pprof，关于pprof的使用方法及原理介绍在请参照相关章节。

使用pprof查看CPU使用情况，主要是查看CPU都在忙什么：

从上图可以看出，CPU主要是被runtime包占用了，其中第二行runtime.siftdownTimer正是timerproc中的一个动作。

再使用pprof查看函数调用栈，主要看是哪些函数在使用CPU：

从上图可以看出，CPU主要是被ping模块占用，其中ping.(*Pinger).Run正是开源组件的一个接口。

经过pprof分析可以很清晰的指出问题出在go-fastping组件的Run()接口中，而且是与timer相关的。问题定位到这里，解决就很简单了。

此处，可以先总结一下Ticker资源泄露的现象：

• CPU使用率持续升高
• CPU使用率缓慢升高

源码分析

出问题的源码在ping.go的run()方法中。为叙述方便，对代码做了适当简化：

func (p *Pinger) run() {
    timeout := time.NewTicker(p.Timeout)    // 创建Ticker timeout
    interval := time.NewTicker(p.Interval)  // 创建Ticker

    for {
        select {
        case <-p.done:       // 正常退出，未关闭Ticker
            wg.Wait()
            return
        case <-timeout.C:    // 超时退出，未关闭Ticker
            close(p.done)
            wg.Wait()
            return
        case <-interval.C:
            if p.Count > 0 && p.PacketsSent >= p.Count {
                continue
            }
            err = p.sendICMP(conn)
            if err != nil {
                fmt.Println("FATAL: ", err.Error())
            }
        case r := <-recv:
            err := p.processPacket(r)
            if err != nil {
                fmt.Println("FATAL: ", err.Error())
            }
        }
        if p.Count > 0 && p.PacketsRecv >= p.Count {  // 退出，未关闭Ticker
            close(p.done)
            wg.Wait()
            return
        }
    }
}

该段代码可以看出，这个函数是有出口的，但在出口处没有关闭Ticker，导致资源泄露。

这个问题已经被修复了，可以看到修复后的局部代码如下：

    timeout := time.NewTicker(p.Timeout)
    defer timeout.Stop()  // 使用defer保证Ticker最后被关闭
    interval := time.NewTicker(p.Interval)
    defer interval.Stop() // 使用defer保证Ticker最后被关闭

总结

有一种情况使用Ticker不主动关闭也不会造成资源泄露，比如，函数创建Ticker后就不会退出，直到进程结束。这种情况下不会持续的创建Ticker，也就不会造成资源泄露。

但是，不管哪种情况，创建一个Ticker后，紧跟着使用defer语句关闭Ticker总是好的习惯。因为，有可能别人无意间拷贝了你的部分代码，而忽略了关闭Ticker的动作。