heap-snapshot-analysis

bởi microsoft

Phân tích snapshot heap V8 để điều tra rò rỉ bộ nhớ và vấn đề lưu giữ. Sử dụng khi được cung cấp tệp .heapsnapshot, yêu cầu so sánh snapshot trước/sau, yêu cầu…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill heap-snapshot-analysis

Heap Snapshot Analysis

Investigate memory leaks from V8 heap snapshots (.heapsnapshot files). This skill starts when snapshots already exist: either the user provided them, DevTools exported them, or another workflow produced them. Use the helpers here to compare snapshots, group object deltas, and trace retainer paths.

IGNORE Prior Investigations

Start every investigation fresh. Do NOT read, consult, or be influenced by prior investigations found in:

  • /memories/ (user, session, or repo memory)
  • .github/skills/heap-snapshot-analysis/scratchpad/ (previous dated subfolders and their findings.md files)
  • Any other notes from earlier sessions

Previous findings can bias the analysis toward suspects that are no longer relevant, or cause the agent to skip steps and jump to conclusions. Let the current snapshots speak for themselves. Only reference prior work if the user explicitly asks you to.

When to Use

  • User provides .heapsnapshot files (before/after a workflow)
  • User has heap snapshots captured by another skill or script
  • Need to find what retains disposed objects (retainer path analysis)
  • Comparing object counts/sizes between two snapshots
  • Investigating why particular objects survive GC

Workflow

If the user needs the agent to launch VS Code, drive a scenario, and capture snapshots first, use the VS Code performance workflow skill before returning here for low-level snapshot analysis.

1. Parse Snapshots

Use the helpers in parseSnapshot.ts to load snapshots. The files are often >500MB and too large for JSON.parse as a string — the helpers use Buffer-based extraction. In scratchpad scripts, import helpers from ../helpers/*.ts.

For very large snapshots, the helper may still be too eager. Node cannot create a Buffer larger than roughly 2 GiB, so snapshots above that size can fail with ERR_FS_FILE_TOO_LARGE even before parsing. In that case, do not try to raise --max-old-space-size and retry the same full-file read. Switch to a streaming script.

import { parseSnapshot, buildGraph } from '../helpers/parseSnapshot.ts';

const data = parseSnapshot('/path/to/snapshot.heapsnapshot');
const graph = buildGraph(data);

Snapshots Larger Than 2 GiB

When a snapshot is too large to load into a single Buffer, write scratchpad scripts that scan and parse only the sections needed for the question. Use streamSnapshot.mjs for the common streaming primitives instead of copying them between scratch scripts.

Useful tricks:

  • Find top-level section offsets first. Scan the file as bytes for markers like "nodes":, "edges":, "strings":, and "trace_function_infos":. This lets follow-up scripts jump directly to the large arrays instead of searching the whole file repeatedly.
  • Parse snapshot.meta separately from the small header at the start of the file. Use meta.node_fields, meta.node_types, meta.edge_fields, and meta.edge_types to avoid hard-coding tuple widths.
  • Stream numeric arrays in chunks. For nodes and edges, keep a small carryover string between chunks, split on commas, and process complete numeric tokens as they arrive.
  • Avoid materializing the full strings table unless the investigation truly needs it. If you only need suspicious names, collect string indexes from matching nodes/edges first, then resolve only those indexes in a second streaming pass.
  • If you do need many strings, store only short previews and category counters. Full source strings, ref-listing strings, and prompt payloads can dominate memory and make the analyzer become the leak.
  • Write intermediate outputs to files in the scratchpad. Large heap analysis is iterative and slow; cached node ids, offsets, and retainer traces save repeated multi-minute passes.
  • Prefer self-size attribution and field-level ownership for huge graphs. Full retained-size walks can wildly overcount shared services, roots, maps, and singleton caches.
  • When quantifying a suspected owner, count obvious owned fields separately: wrapper object, key arrays, array elements, direct strings, and parent strings of sliced/concatenated strings. This often gives a better lower-bound than a single direct string bucket.
  • Be explicit about approximation boundaries. A field-level subtotal usually undercounts listeners/watchers/back-references but avoids the much worse problem of attributing the whole runtime to one object.

Example large-snapshot workflow:

import { findArrayStart, findTokenOffsets, parseMeta, streamNumberTuples } from '../../helpers/streamSnapshot.mjs';

const { size, offsets } = findTokenOffsets(snapshotPath);
const meta = parseMeta(snapshotPath);
const nodeFieldCount = meta.node_fields.length;
const nodesStart = findArrayStart(snapshotPath, offsets.get('"nodes"'));

streamNumberTuples(snapshotPath, nodesStart, offsets.get('"edges"'), nodeFieldCount, (node, nodeIndex) => {
    // node is reused for speed; copy it before storing.
});
cd .github/skills/heap-snapshot-analysis
node --max-old-space-size=24576 scratchpad/YYYY-MM-DD-topic/findOffsets.mjs /path/to/Heap.heapsnapshot
node --max-old-space-size=24576 scratchpad/YYYY-MM-DD-topic/streamAnalyze.mjs /path/to/Heap.heapsnapshot > scratchpad/YYYY-MM-DD-topic/streamAnalyze.out
node --max-old-space-size=24576 scratchpad/YYYY-MM-DD-topic/traceNodes.mjs /path/to/Heap.heapsnapshot 12345 67890 > scratchpad/YYYY-MM-DD-topic/traceNodes.out

2. Compare Before/After

Use compareSnapshots.ts to diff two snapshots:

import { compareSnapshots } from '../helpers/compareSnapshots.ts';

const result = compareSnapshots('/path/to/before.heapsnapshot', '/path/to/after.heapsnapshot');
// result.topBySize, result.topByCount, result.newObjectGroups, result.summary

3. Find Retainer Paths

Use findRetainers.ts to trace why an object is alive:

import { findRetainerPaths } from '../helpers/findRetainers.ts';

// Find what keeps ChatModel instances alive (skipping weak edges)
findRetainerPaths(graph, 'ChatModel', { maxPaths: 5, maxDepth: 25, maxAttempts: 200 });

4. Write Investigation Scripts

Write investigation-specific scripts in the scratchpad directory. This folder is gitignored — use it freely for one-off analysis.

Organize scratchpad work into dated subfolders named YYYY-MM-DD-short-description/ (e.g., 2026-04-09-chat-model-retainers/). Each subfolder should contain:

  • The analysis scripts (.mjs, .mts, etc.)
  • A findings.md file documenting the full investigation: all ideas considered, which ones led to changes and which were rejected (and why), before/after measurements, and a summary of the outcome. This lets the user review the agent's reasoning, decide which changes to keep, and follow up on deferred ideas.

Scripts can import the helpers:

cd .github/skills/heap-snapshot-analysis
node --max-old-space-size=16384 scratchpad/2026-04-09-chat-model-retainers/analyze.mjs

Key Concepts

V8 Heap Snapshot Format

The .heapsnapshot file is JSON with these key sections:

  • snapshot.meta: Field definitions for nodes and edges
  • nodes: Flat array, every N values = one node (N = meta.node_fields.length, typically 6: type, name, id, self_size, edge_count, detachedness)
  • edges: Flat array, every M values = one edge (M = meta.edge_fields.length, typically 3: type, name_or_index, to_node)
  • strings: String table indexed by name fields in nodes/edges

Edge Types That Matter

TypeMeaningPrevents GC?
propertyNamed JS propertyYes
elementArray indexYes
contextClosure variableYes
internalV8 internal referenceYes
hiddenV8 hidden referenceYes
weakWeakRef/WeakMap keyNo
shortcutConvenience linkDepends

Always skip weak edges when tracing retainer paths. WeakMap entries show up as edges from key → backing array, but they don't prevent collection — they're red herrings.

Common VS Code Retention Patterns

  1. RowCache templates: ListView's RowCache stores template rows. Templates have currentElement pointing to old viewmodel items. If not cleared on session switch, retains entire model chains.

  2. Resource pools: pool.clear() only disposes idle items. If _onDidUpdateViewModel.fire() runs AFTER pool.clear(), released items re-enter the empty pool and are never disposed. Fire event first, then clear.

  3. autorunIterableDelta lastValues: The closure captures a Map of previous iteration values. Values stay until the autorun re-runs. Async disposal delays keep models in observable stores longer than expected.

  4. HoverService._delayedHovers: Global singleton Map retaining disposed objects via show closure → resolveHoverOptions closure → this. If hover cleanup disposable doesn't fire, the entire object tree is retained.

  5. ObjectMutationLog._previous: The incremental serializer keeps a full snapshot of the last-serialized state. Every loaded ChatModel holds 2x its data: live + _previous.

  6. _previousModelRef pattern: MutableDisposable setter disposes the old value. Reading .value and storing it elsewhere, then setting .value = undefined, disposes the stored reference. Use clearAndLeak() to extract without disposing.

Defensive Nulling

Null heavy fields in dispose() to break retention chains even when something retains the disposed object:

override dispose() {
    super.dispose();
    this._requests.length = 0;      // conversation data
    this.dataSerializer = undefined;  // serialization snapshot
    this._editingSession = undefined; // editing session + TextModels
    this._session = undefined!;       // back-reference cycles
}

Caveat: Don't null fields on viewmodel items (ChatResponseViewModel._model). The tree's diffIdentityProvider accesses them after the parent viewmodel is disposed but before setChildren replaces them.

False Retainers to Watch For

  • DevTools debugger global handles: If the snapshot was captured after opening DevTools, large source strings, compiled scripts, preview data, inspected objects, or debugger bookkeeping can be retained by paths like DevTools debugger(internal)synthetic::(Global handles) → GC roots. Treat these as debugger-induced until proven otherwise. They may not exist in the app before DevTools opens, and they should not be confused with application-owned leaks.
  • DevToolsLogger._aliveInstances (Map): Enabled by VSCODE_DEV_DEBUG_OBSERVABLES env var. Retains ALL observed observables. Check if this is active before investigating observable-rooted paths.
  • GCBasedDisposableTracker (FinalizationRegistry): If register(target, held, target) is used (target === unregister token), creates a strong self-reference preventing GC. Currently commented out in production.
  • WeakMap backing arrays: Show up in retainer paths but don't prevent collection.

Running Analysis

All helper scripts use ESM and need Node with extra memory:

node --max-old-space-size=16384 scratchpad/analyze.mjs

Typical analysis takes 30-120 seconds per snapshot depending on size.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
official
microsoft-foundry
microsoft
Triển khai, đánh giá và quản lý các agent Foundry từ đầu đến cuối: xây dựng Docker, đẩy lên ACR, tạo agent lưu trữ/agent nhắc nhở, khởi động container, đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, quy trình tối ưu hóa nhắc nhở, agent.yaml, quản lý bộ dữ liệu từ dấu vết. SỬ DỤNG CHO: triển khai agent lên Foundry, agent lưu trữ, tạo agent, gọi agent, đánh giá agent, chạy đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, giám sát liên tục, trạng thái đánh giá liên tục, tối ưu hóa nhắc nhở, cải thiện nhắc nhở, trình tối
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Sử dụng cho Azure AI: Tìm kiếm, Giọng nói, OpenAI, Xử lý tài liệu. Hỗ trợ tìm kiếm, tìm kiếm vector/kết hợp, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR. KHI: AI Search, truy vấn tìm kiếm, tìm kiếm vector, tìm kiếm kết hợp, tìm kiếm ngữ nghĩa, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR, chuyển đổi văn bản thành giọng nói.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Thực thi triển khai Azure cho các ứng dụng ĐÃ ĐƯỢC CHUẨN BỊ có sẵn tệp .azure/deployment-plan.md và tệp cơ sở hạ tầng. KHÔNG sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu TẠO ứng dụng mới — hãy sử dụng azure-prepare thay thế. Kỹ năng này chạy các lệnh azd up, azd deploy, terraform apply và az deployment với khả năng phục hồi lỗi tích hợp. Yêu cầu .azure/deployment-plan.md từ azure-prepare và trạng thái đã xác thực từ azure-validate. KHI: "chạy azd up", "chạy azd deploy", "thực thi triển khai",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Dịch vụ Lưu trữ Azure bao gồm Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage và Data Lake. Trả lời các câu hỏi về các tầng truy cập lưu trữ (hot, cool, cold, archive), thời điểm sử dụng từng tầng và so sánh các tầng. Cung cấp lưu trữ đối tượng, chia sẻ tệp SMB, nhắn tin không đồng bộ, NoSQL key-value và phân tích dữ liệu lớn. Bao gồm quản lý vòng đời. SỬ DỤNG CHO: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, tải lên tệp, tải xuống blob, tài khoản lưu trữ, các tầng truy cập,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Gỡ lỗi các vấn đề sản xuất trên Azure bằng AppLens, Azure Monitor, tình trạng tài nguyên và phân loại an toàn. KHI: gỡ lỗi vấn đề sản xuất, khắc phục sự cố app service, app service CPU cao, lỗi triển khai app service, khắc phục sự cố container apps, khắc phục sự cố functions, khắc phục sự cố AKS, kubectl không kết nối được, lỗi kube-system/CoreDNS, pod đang chờ, crashloop, node chưa sẵn sàng, lỗi nâng cấp, phân tích nhật ký, KQL, thông tin chi tiết, lỗi kéo image, vấn đề khởi động nguội, lỗi health probe,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Chuẩn bị ứng dụng Azure để triển khai (hạ tầng Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Sử dụng để tạo/hiện đại hóa hoặc tạo+triển khai; không dùng cho di chuyển đa đám mây (sử dụng azure-cloud-migrate). KHÔNG DÙNG CHO: ứng dụng copilot-sdk (sử dụng azure-hosted-copilot-sdk). KHI: "tạo ứng dụng", "xây dựng ứng dụng web", "tạo API", "tạo HTTP API serverless", "tạo frontend", "tạo backend", "xây dựng dịch vụ", "hiện đại hóa ứng dụng", "cập nhật ứng dụng", "thêm xác thực", "thêm bộ nhớ đệm", "lưu trữ trên Azure", "tạo và...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Kiểm tra trước khi triển khai để đảm bảo sẵn sàng trên Azure. Chạy kiểm tra sâu về cấu hình, hạ tầng (Bicep hoặc Terraform), phân công vai trò RBAC, quyền của managed identity và các điều kiện tiên quyết trước khi triển khai. KHI NÀO: xác thực ứng dụng của tôi, kiểm tra mức độ sẵn sàng triển khai, chạy kiểm tra trước khi triển khai, xác minh cấu hình, kiểm tra xem đã sẵn sàng triển khai chưa, xác thực azure.yaml, xác thực Bicep, kiểm tra trước khi triển khai, khắc phục lỗi triển khai, xác thực Azure Functions, xác thực function app, xác th
officialdevopstesting