Fuga de memoria: Causas, detección y cómo solucionarlo

Cada programa que ejecutamos, grande o pequeño, requiere memoria para procesarse. Sin embargo, cuando un programa utiliza memoria y no la libera tras su uso, se produce una fuga de memoria. 

Con el tiempo, más fugas de memoria pueden provocar escasez de almacenamiento y la imposibilidad de procesar las tareas venideras. Por eso, detectar y gestionar las fugas de memoria es crucial para evitar errores innecesarios.

En este artículo, exploraremos en profundidad las fugas de memoria. ¡Empecemos!

¿Qué es una fuga de memoria?

Las fugas de memoria se producen cuando un programa o aplicación utiliza memoria y no la libera tras su uso. Por memoria me refiero a la RAM, no la confundas con la memoria del disco duro.  Estas fugas se acumulan gradualmente, dejando la RAM demasiado llena para manejar nuevos procesos. 

Las fugas de memoria agotan la RAM y afectan al rendimiento al aumentar las operaciones de E/S. A medida que se acumulan las fugas de memoria, el sistema intenta liberar RAM descargando datos al disco, lo que provoca un aumento de las operaciones de E/S de disco.

La seguridad también está en peligro cuando las fugas de memoria bloquean datos sensibles. Si información como contraseñas o claves de encriptación permanece en la RAM más tiempo del necesario, es más vulnerable a los atacantes.

Ejemplos de fugas de memoria en lenguajes de programación populares

Para comprender mejor cómo se producen las fugas de memoria, nada mejor que verlas en acción con algunos ejemplos. 

Fugas de memoria en Python

Python se basa en el recuento de referencias para la gestión de la memoria. Elimina un objeto cuando su recuento de referencias -el número de otros objetos que hacen referencia a él- llega a cero. Sin embargo, tiene ciertas limitaciones, como que no maneja las referencias circulares.

Para los que no estén familiarizados con el término, una referencia circular se produce cuando dos o más variables se refieren entre sí de forma circular. 

Por ejemplo, el objeto a remite a b, b remite a c, y c remite de nuevo a a, lo que constituye un bucle sin fin. En este caso, el recuento de referencias nunca puede llegar a 0, y los objetos permanecen en memoria para siempre, lo que provoca fugas de memoria en Python.

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None 

# Create two nodes
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)

# Establish a circular reference
node1.next = node2  # node1 refers to node2
node2.next = node1  # node2 refers back to node1

El fragmento de código anterior muestra una referencia circular. Python tiene un recolector de basura para manejar estos escenarios. Aún así, si no puede manejar escenarios específicos, como cuando se utilizan variables globales, debes gestionar manualmente las fugas de memoria estableciendo las referencias a objetos que ya no se utilicen en None.

Recomiendo aprender a escribir clases eficientes en memoria en Python para acelerar el tiempo de ejecución consumiendo menos recursos.

Fugas de memoria en Java

Java gestiona automáticamente la memoria y no requiere ayuda explícita de los programadores. Sin embargo, en casos como registros inadecuados de oyentes o referencias estáticas, el recolector de basura puede no liberar el espacio, lo que provoca fugas de memoria. Veamos cómo puede ocurrir:

• Una fuente de eventos genera eventos, y un objeto oyente se registra para ser notificado cuando se produzcan esos eventos. 
• Si el origen del evento mantiene una referencia fuerte al oyente, éste no podrá ser recogido de la basura mientras el origen del evento esté vivo, aunque el oyente ya no esté en uso. 

En estos casos, pueden producirse fugas de memoria. Para evitarlos, anula manualmente el registro de las escuchas cuando ya no sean necesarias.

Otra causa común de fugas de memoria son las variables estáticas. Las variables estáticas se almacenan en memoria durante todo el ciclo de vida. Por tanto, si hacen referencia a objetos, estos objetos no serán recogidos de la basura, aunque ya no se utilicen, lo que provocará fugas de memoria. Por ejemplo:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class StaticMemoryLeak {

    // Static list
    private static List<Object> staticList = new ArrayList<>();

    public static void addObject(Object obj) {
        // Add the object to the static list
        staticList.add(obj);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            Object obj = new byte[1024 * 1024];
            // Add the object to the static list
            addObject(obj);
        }
    }
}

En el programa anterior, la variable staticList se declara como una matriz estática, y se le añaden objetos. El bucle se ejecuta 1000 veces, añadiendo 1 MB de objetos cada vez, lo que da como resultado 1 GB de memoria total. 

Como la lista es estática, nunca perderá referencias a los objetos mientras el programa esté vivo. Así, el recolector de basura no podrá eliminar esos objetos y se conservará 1 GB de memoria durante todo el ciclo de vida. Esta memoria de objetos no utilizada puede provocar errores en OutOfMemoryError. Para solucionarlo, debes llamar explícitamente a staticList.clear() y liberar la memoria.

Fugas de memoria en C/C++

A diferencia de Java y Python, C++ no contiene recolectores de basura automáticos. Así pues, las fugas de memoria en C++ se producen cuando los programadores asignan memoria y se olvidan de desasignarla. Por ejemplo, 

void sample_leak() { 
    int* ptr = new int(5);
    return; 
}

En el fragmento anterior, el puntero contiene la dirección de memoria donde se almacena el número entero 5. Cuando la función finaliza, la variable local ptr sale del ámbito, pero la memoria asignada en el montón permanece, provocando una fuga de memoria. 

Para evitarlo, añade explícitamente la línea delete ptr; para desasignar la memoria.

Fugas de memoria en JavaScript

Javascript tiene un recolector de basura que gestiona automáticamente la memoria. Funciona en estos pasos: encontrar la raíz, seguir recursivamente su camino en busca de hijos, y marcar a cada hijo como activo o inactivo. Por último, borra todas las referencias inactivas. 

Sin embargo, el recolector de basura puede no liberar la memoria en los siguientes casos:

1. Variables globales: Cuando te olvidas de declarar una variable con let, var, o const, Javascript la crea automáticamente como variable global. Mientras se ejecuta el programa, las variables globales permanecen en memoria y son siempre accesibles, impidiendo que el recolector de basura las libere. 
2. setTimeOut(): El setTimeOut() programa una función de devolución de llamada para que se ejecute al cabo de un tiempo determinado. Puede producirse una fuga de memoria si esta función de llamada de retorno retiene la referencia durante más tiempo. He aquí un ejemplo:

function TimeoutExample() {
  var obj = 10; 
  setTimeout(function() {
    console.log(obj); 
  }, 1000);  // This runs after 1 second
}

TimeoutExample();

En el código anterior, incluso después de que finalice la función TimeoutExample(), obj sigue manteniendo una referencia hasta que se ejecute la función de devolución de llamada, porque obj se utiliza dentro de la función de devolución de llamada. Si esto ocurre con objetos grandes, se producen graves fugas de memoria. 

Causas de las fugas de memoria

Como ya se ha dicho, las fugas de memoria pueden producirse en varios lenguajes de programación por diferentes motivos. Algunos lenguajes carecen de recolección automática de basura, mientras que otros pueden no liberar memoria en situaciones anómalas. 

Veamos en detalle algunos motivos frecuentes:

• Referencias inéditas: Siempre que creamos objetos o variables, el sistema les asigna memoria o referencias. No cerrar esas referencias tras su uso puede bloquear la memoria. Este tipo de memoria se acumula con el tiempo y provoca problemas de memoria. 
• Referencias circulares: Las referencias circulares se producen cuando varios objetos se referencian entre sí, formando un bucle. Aunque los objetos ya no se utilicen, siguen siendo referenciados por otros objetos del ciclo, impidiendo que el recolector de basura recupere su memoria.
• Gestión inadecuada de los recursos: A veces, no hacemos un esfuerzo adicional para cerrar correctamente las conexiones a bases de datos, los sockets de red o los manejadores de archivos después de su uso. Esta ignorancia puede provocar graves problemas de fugas de memoria. Por ejemplo, el SO dispone de descriptores de archivo limitados para gestionar los archivos abiertos. Si los archivos nunca se cierran, el SO se queda sin descriptores de archivo, impidiendo que el sistema abra nuevos archivos.
• Uso indebido de variables estáticas: Las fugas de memoria suelen producirse por un uso excesivo de variables estáticas. Como las variables estáticas permanecen vivas durante toda la vida del programa, los objetos a los que hacen referencia permanecen en la memoria, incluso cuando no se utilizan. Para evitar fugas de memoria, estos objetos deben liberarse explícitamente o evitar el uso de variables estáticas.
• Bibliotecas y marcos externos: Las bibliotecas de terceros y los marcos externos también pueden introducir fugas de memoria debido a una gestión ineficiente de los recursos. Las fugas de memoria se producen si utilizan los recursos de tu sistema y no los liberan. 

¿Cómo detectar fugas de memoria?

Ahora que hemos examinado por qué pueden producirse fugas de memoria, hablaremos de algunos métodos de detección fiables para detectarlas y depurarlas.

• Inspección manual: Revisa cuidadosamente el código para identificar posibles causas de fugas de memoria, como referencias circulares, variables estáticas, declaraciones de desasignación omitidas o variables que contengan referencias a objetos no utilizados.  Si inspeccionas a fondo estos patrones en el código, podrás detectar el problema exacto y abordarlo de forma proactiva. 
• Utilizar herramientas de depuración: Existen varias herramientas de depuración y bibliotecas nativas de distintos lenguajes de programación para detectar fugas de memoria. Por ejemplo, tracemalloc de python nos permite comparar instantáneas de memoria en distintos momentos y controlar las asignaciones de memoria entre estos marcos temporales.  Además, el perfilador de memoria de Python nos permitedepurar cada línea de código y detectar áreas con un uso de memoria inesperadamente excesivo.
• Control del uso de la memoria: Las herramientas de supervisión de la memoria controlan proactivamente el consumo de memoria y detectan problemas en tiempo real. Estas herramientas te alertan de problemas críticos de memoria y te proporcionan registros relevantes, junto con sugerencias sobre cómo solucionarlos. Algunos ejemplos son Valgrind, Paessler, AddressSanitizer y otros. 
• Escribir pruebas para fugas: Considera la posibilidad de añadir pruebas unitarias que detecten fugas de memoria. De este modo, además de los problemas de funcionalidad y rendimiento, se detectan fugas de memoria durante el desarrollo. 
• Escribir pruebas de integración: Las pruebas de integración también deben utilizarse para simular escenarios del mundo real y detectar posibles fugas de memoria que puedan surgir en producción.

Buenas prácticas para evitar fugas de memoria

Las fugas de memoria son habituales en las aplicaciones que dependen de los recursos de memoria. He aquí algunas prácticas que puedes seguir para prevenirlas. 

Gestión eficaz de los recursos

Prueba a utilizar lenguajescomo Java o Python que automaticamente gestionan la memoria mediante recolectores de basura. De lo contrario, en lenguajes como C o C++, asegúrate de que se borra explícitamente toda la memoria asignada. 

Además, utiliza construcciones como bloques finally o gestores de contexto como with en Python o try-with-resources en Java para una limpieza eficiente de los recursos. Estas prácticas ayudan a evitar las fugas de memoria y garantizan una gestión adecuada de los recursos. 

Utilizar referencias débiles

A diferencia de las referencias fuertes, las referencias débiles no impiden que los objetos sean recogidos como basura. Aunque contengan referencias a los objetos, no tienen en cuenta la alcanzabilidad de los objetos. Así, el recolector de basura puede recuperar la memoria asociada a ese objeto. Por tanto, utiliza referencias débiles en lugar de fuertes. 

Revisiones frecuentes del código

Es importante realizar revisiones periódicas del código para identificar las fugas de memoria. Al revisar el código, busca patrones comunes como recursos no cerrados, referencias circulares, variables globales o estáticas y almacenamiento en caché ineficiente. De este modo, encontrarás rápidamente el problema antes de que afecte a tu sistema. 

Conclusión

En este artículo, hemos explorado los aspectos fundamentales de las fugas de memoria, desde sus causas y ejemplos hasta las técnicas de detección. Hemos visto cómo distintos escenarios pueden provocar fugas de memoria y cómo puedes manejarlas. Además, hemos hablado de las mejores prácticas que debes seguir para evitar fugas de memoria en el futuro.  

Como hemos explorado las fugas de memoria en diferentes lenguajes de programación, te recomiendo que explores los siguientes cursos para profundizar más en tu comprensión:

• Programación orientada a objetos en Python
• Programación orientada a objetos en Java