一:背景
1. 讲故事
我在年前写过一篇对于 CPU 爆高的剖析文章 再记一次 应用服务器 CPU 暴高事变剖析,过后是给同济做我的项目降级,看过那篇文章的敌人应该晓得,最初的论断是运维人员谬误的将 IIS 应用程序池设成 32bit
导致了事变的产生,这篇算是后续😂😂😂,拖了良久才续上哈。
犹记得那些天老板天天找咱们几个人散会,大略老板是在传导甲方给过去的压力,人晦气就是这样,你说 CPU 爆高可怕吧,我硬是给摁上来了,好了,Memory 又爆高了,尼玛我又给摁上来了,接着数据库死锁又来了,你能领会到这种压力吗?🤣 就像我在朋友圈发的那样,程序再不跑我就要跑了。
所以有时候敬敬风水还是很有必要的,有点扯远了哈,这篇咱们来看看程序的内存暴涨如何去排查,为了让你更有趣味,来一张运维发的内存监控图。
从图中能够看出,9 点开始内存直线暴涨,相对触目惊心,要是我的小诺安这样暴涨就好了🤑🤑🤑,接下来 windbg 谈话。
二:windbg 剖析
1. 说一下思路
内存暴涨了,最怕的就是 非托管层
出了问题,它的排查难度相比 托管层
要难 10 倍以上,所以遇到这类问题,先祷告一下吧,gc 堆也罢,loader 堆也不怕,所以先看看是否 过程内存 ≈ gc 堆内存
?
2. 排查托管还是非托管
排查形式也很简略,通过 !address -summary
看看过程的已提交内存,如下输入:
0:000> !address -summary
--- State Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
MEM_FREE 261 7fb`4b151000 (7.982 TB) 99.77%
MEM_RESERVE 278 2`6aafc000 (9.667 GB) 51.35% 0.12%
MEM_COMMIT 2199 2`4a3a3000 (9.160 GB) 48.65% 0.11%
能够看到已提交内存是 9.1G
,接下来看下 gc 堆的大小,应用 !eeheap -gc
即可。
0:000> !eeheap -gc
Number of GC Heaps: 8
------------------------------
Heap 0 (0000000002607740)
generation 0 starts at 0x00000001aaaa5500
generation 1 starts at 0x00000001aa3fd070
generation 2 starts at 0x0000000180021000
Heap 7 (0000000002713b40)
generation 0 starts at 0x000000053b3a2c28
generation 1 starts at 0x000000053a3fa770
generation 2 starts at 0x0000000500021000
------------------------------
GC Heap Size: Size: 0x1fdfe58c8 (8556271816) bytes.
从最初一行输入中能够看到以后的占用是 8556271816 / 1024 /1024 /1024 = 7.9G
,太侥幸了,果然是托管层出了问题,gc 上有大块脏东西,这下没救了 😁😁😁。
3. 查看托管堆
晓得托管堆出了问题后,接下来就能够用 !dumpheap -stat
去 gc 堆上翻一翻。
0:000> !dumpheap -stat
Statistics:
MT Count TotalSize Class Name
000007fef7b5c308 32867 788808 System.DateTime
000007fef7b5e598 33049 793176 System.Boolean
000007feec7301f8 30430 1217200 System.Web.HttpResponseUnmanagedBufferElement
000007fef7b56020 2931 3130928 System.Object[]
000007fef7b580f8 219398 5265552 System.Int32
000007fe9a0c5428 46423 7799064 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceInfo
000007fef7b59638 164418 7892064 System.Text.StringBuilder
000007fef7b56980 164713 10059852 System.Char[]
000007fef7b5a278 7351 26037217 System.Byte[]
000007fe9a0d8758 35 28326856 xxx.Laundry.Entities.V_ClothesTagInfo[]
0000000002536f50 76837 77016088 Free
000007fe9a327ab0 46534 312964608 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo[]
000007fe9a0c4868 2068912 397231104 xxx.Laundry.Entities.V_ClothesTagInfo
000007fef7b55b70 98986851 3483764540 System.String
000007fe9a10ef80 23998759 3839801440 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo
Total 126039641 objects
我去,托管堆上的 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo
对象竟然高达 2399w,占了大略 3.6G
,这还不算其从属对象,对了,如果间接用 !dumpheap -mt xxx
输入 address 的话,很难进行 UI 停止,所以这里有一个小技巧,用 range 来限定一下,如下代码所示:
0:000> !dumpheap -mt 000007fe9a10ef80 0 0000000180027b30
Address MT Size
0000000180027800 000007fe9a10ef80 160
0000000180027910 000007fe9a10ef80 160
0000000180027a20 000007fe9a10ef80 160
0000000180027b30 000007fe9a10ef80 160
Statistics:
MT Count TotalSize Class Name
000007fe9a10ef80 4 640 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo
Total 4 objects
4. 查找援用根
接下来用 !gcroot
轻易找一个 address 查看它的援用链,看看它到底被谁援用着?
0:000> !gcroot 0000000180027800
HandleTable:
00000000013715e8 (pinned handle)
-> 000000058003c038 System.Object[]
-> 00000004800238a0 System.Collections.Generic.List`1[[xxx.Laundry.APIService.Models.Common.BaseModel, xxx.Laundry.APIService]]
-> 0000000317e01ae0 xxx.Laundry.APIService.Models.Common.BaseModel[]
-> 000000028010caf0 xxx.Laundry.APIService.Models.Common.BaseModel
-> 00000003014cbbd0 System.Collections.Generic.List`1[[xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceInfo, xxx.Laundry.Entities]]
-> 00000003014f3580 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceInfo[]
-> 00000003014cd7f0 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceInfo
-> 000000038cc49bf0 System.Collections.Generic.List`1[[xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo, xxx.Laundry.Entities]]
-> 000000038cc49c18 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo[]
-> 0000000180027800 xxx.Laundry.Entities.V_InvoiceClothesInfo
Found 1 unique roots (run '!GCRoot -all' to see all roots).
从输入中能够看到,它貌似被一个 List<BaseModel>
所持有,哈哈,总算找到了,接下来就简略了,间接用 !objsize
看一看它的 size 有多大?
0:000> !objsize 00000004800238a0
sizeof(00000004800238a0) = -1972395312 (0x8a6fa2d0) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[xxx.Laundry.APIService.Models.Common.BaseModel, xxx.Laundry.APIService]])
看到下面的 -1972395312
了吗?我去,int 类型的 size 间接给爆掉了,果然是个大对象,就是你了。。。如果非要看大小也能够,写一个脚本遍历一下。
三:总结
晓得是 List<BaseModel>
做的孽后,仔细阅读了源码才晓得,原来是给用户第一次数据全量同步的时候,服务端为了减速将数据缓存在 List<BaseModel>
这个动态变量中,很遗憾的是并没有在适合的机会进行开释,造成了高峰期内存直线暴增,优化计划很简略,就是批改业务逻辑咯,减少开释内存的机会。
题外话
- 如果你遇到的是这种
Strong Handles
的动态变量,也能够间接用可视化的 dotMemory 查看。
当然你要保障你有足够的内存,毕竟也算是小 10G 的 dump 🤣,我的 16G 内存一下子就被吃掉了。。。
- 长于用 String 驻留池机制来优化,看看它的源码定义吧。
public sealed class String
{[SecuritySafeCritical]
public static string Intern(string str)
{if (str == null)
{throw new ArgumentNullException("str");
}
return Thread.GetDomain().GetOrInternString(str);
}
}
对于那些反复度很高的 string,用驻留池机制能够节俭千百倍的内存空间,至于为什么能够优化,可参考我之前的文章:字符串太占内存了,我想了各种奇思淫巧对它进行压缩
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