memory-leak-audit

tarafından microsoft

Bellek sızıntıları ve disposable sorunları için kodu denetler. Olay dinleyicilerini, DOM işleyicilerini, yaşam döngüsü geri çağrımlarını incelerken veya sızıntı raporlarını düzeltirken kullanın. Şunları kapsar…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill memory-leak-audit

Memory Leak Audit

The #1 bug category in VS Code. This skill encodes the patterns that prevent and fix leaks.

When to Use

  • Reviewing code that registers event listeners or DOM handlers
  • Fixing reported memory leaks (listener counts growing over time)
  • Creating objects in methods that are called repeatedly
  • Working with model lifecycle events (onWillDispose, onDidClose)
  • Adding event subscriptions in constructors or setup methods

Audit Checklist

Work through each check in order. A single missed pattern can cause thousands of leaked objects.

Step 1: DOM Event Listeners

Rule: Never use raw .onload, .onclick, or addEventListener() directly. Always use addDisposableListener().

// BAD — leaks a listener every call
this.iconElement.onload = () => { ... };

// GOOD — tracked and disposable
this._register(addDisposableListener(this.iconElement, 'load', () => { ... }));

Validated by: PR #280566 — Extension icon widget leaked 185 listeners after 37 toggles.

Step 2: One-Time Events

Rule: Use Event.once() for events that should only fire once (lifecycle events, close events, first-change events).

// BAD — listener stays registered forever after first fire
model.onDidDispose(() => store.dispose());

// GOOD — auto-removes after first invocation
Event.once(model.onDidDispose)(() => store.dispose());

Validated by: PRs #285657, #285661 — Terminal lifecycle hacks replaced with Event.once().

Step 3: Repeated Method Calls

Rule: Objects created in methods called multiple times must NOT be registered to the class this._register(). Use MutableDisposable or return IDisposable to the caller.

// BAD — every call adds another listener to the class store
startSearch() {
    this._register(this.model.onResults(() => { ... }));
}

// GOOD — MutableDisposable ensures max 1 listener
private readonly _searchListener = this._register(new MutableDisposable());

startSearch() {
    this._searchListener.value = this.model.onResults(() => { ... });
}

When the event should only fire once per method call, combine Event.once() with MutableDisposable — this auto-removes the listener after the first invocation while still guarding against repeated calls:

private readonly _searchListener = this._register(new MutableDisposable());

startSearch() {
    this._searchListener.value = Event.once(this.model.onResults)(() => { ... });
}

Validated by: PR #283466 — Terminal find widget leaked 1 listener per search.

Step 4: Model-Tied DisposableStores

Rule: When creating a DisposableStore tied to a model's lifetime, register model.onWillDispose(() => store.dispose()) to the store itself.

const store = new DisposableStore();
store.add(model.onWillDispose(() => store.dispose()));
store.add(model.onDidChange(() => { ... }));

Validated by: Pattern used in chatEditingSession.ts, fileBasedRecommendations.ts, testingContentProvider.ts.

Step 5: Resource Pool Patterns

Rule: When using factory methods that create pooled objects (lists, trees), disposables must be registered to the individual item, not the pool class.

// BAD — registers to pool, never cleaned per item
createItem() {
    const item = new Item();
    this._register(item.onEvent(() => { ... }));
    return item;
}

// GOOD — wrap with item-scoped disposal
createItem(): IDisposable & Item {
    const store = new DisposableStore();
    const item = new Item();
    store.add(item.onEvent(() => { ... }));
    return { ...item, dispose: () => store.dispose() };
}

Validated by: PR #290505 — Chat content parts CollapsibleListPool and TreePool leaked disposables.

Step 6: Test Validation

Rule: Every test suite that creates disposable objects must call ensureNoDisposablesAreLeakedInTestSuite().

import { ensureNoDisposablesAreLeakedInTestSuite } from '../../../../base/test/common/utils.js';

suite('MyFeature', () => {
    ensureNoDisposablesAreLeakedInTestSuite();

    test('does something', () => {
        // test disposables are tracked automatically
    });
});

Quick Reference

ScenarioPatternAnti-Pattern
DOM eventsaddDisposableListener().onclick =, addEventListener()
One-time eventsEvent.once(event)(handler)event(handler) for lifecycle
Repeated methodsMutableDisposable or return IDisposablethis._register() in non-constructor
Model lifecyclestore.add(model.onWillDispose(...))Forgetting cleanup
Pooled objectsItem-scoped DisposableStorePool-scoped this._register()
TestsensureNoDisposablesAreLeakedInTestSuite()No leak checking

Verification

After fixing leaks, verify by:

  1. Checking listener counts before/after repeated operations
  2. Running ensureNoDisposablesAreLeakedInTestSuite() in tests
  3. Confirming object counts stabilize (don't grow linearly with usage)
  4. For chat-specific leaks: Run the chat memory leak checker via npm run perf:chat-leak (see the chat-perf skill). It sends N messages in a single session, forces GC between each, and uses linear regression on heap/DOM samples to detect per-message growth. A slope above 2 MB/msg indicates a leak. Use --messages 20 --verbose for more accurate results.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development