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博客园 - 一线码农

记一次 .NET 某珠宝公司内部管理系统 内存暴涨分析 记一次 .NET 某智慧医保云服务Linux 非托管泄露分析 .NET 高级调试技术:超越基础 Dump 分析 .NET 生产环境调试实战指南 记一次 .NET 某光电成像后端解析系统 内存暴涨分析 记一次 .NET 某电力后台监控系统 内存暴涨分析 记一次 .NET 某注塑模具系统 CPU爆高分析 记一次 .NET 某集群管理软件 内存暴涨分析 记一次 .NET 某智慧工厂视觉程序 崩溃分析 记一次 .NET 某低代码开发框架 内存暴涨分析 记一次 .NET 某MES上位机拍照系统 内存暴涨分析 记一次 .NET 某RFID标签打印客户端 崩溃分析 对 .NET FileSystemWatcher引发内存碎片化的 反思 DotMemory系列:5. 如何实现自动化抓取和应用自托管 DotMemory系列:4. 如何分析进程的转储文件 DotMemory系列:3. 堆碎片化引发的内存暴涨分析 DotMemory系列:2. 事件泄露引发的内存暴涨分析 DotMemory系列:1. 终结队列积压引发的内存暴涨分析 记一次 .NET 某理财管理客户端 OOM溢出分析 记一次 .NET 某医联体管理系统 崩溃分析 记一次 .NET 某光放测试系统 崩溃分析 聊一聊 .NET超高内存故障分析方法 的反思 记一次 .NET 某企业ECM内容管理系统 内存暴涨分析 记一次 .NET 某跨境物流系统 内存暴涨分析 记一次 .NET 某中医药附属医院门诊系统 崩溃分析 聊一聊 .NET 中的 CompositeChangeToken 聊一聊 .NET 中的 CancellationTokenSource 记一次 .NET 某CRM物流行业管理系统 崩溃分析
记一次 .NET 某药品缺陷高速检测系统 卡慢分析
一线码农 · 2025-10-22 · via 博客园 - 一线码农

一:背景

1. 讲故事

上个月有位朋友找到我,说他们公司的程序当内存达到一定阈值(2g+)之后,业务逻辑明显变慢导致下位机超时报警,想让我看下到底怎么回事,这种问题其实抓dump比较难搞,但朋友也说了有一个增长阈值,那就让朋友抓一个 2g+ 的dump发过来看看吧,当然越大越好。

二:内存洞察分析

1. 内存里都有什么

高级调试就是一门侦查学,需要根据发现到的多处零碎信息整合出一条合理可信的证据链,先用 !address -summary 观察内存布局。


0:000> !address -summary

--- Usage Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
Free                                    648     7ff6`475ce000 ( 127.962 TB)           99.97%
<unknown>                              1642        8`a5283200 (  34.581 GB)  88.93%    0.03%
Heap                                   5255        0`d170f000 (   3.273 GB)   8.42%    0.00%
Image                                  1922        0`2906ee00 ( 656.433 MB)   1.65%    0.00%
Stack                                   277        0`10d40000 ( 269.250 MB)   0.68%    0.00%
Other                                    61        0`08228000 ( 130.156 MB)   0.33%    0.00%
TEB                                      92        0`000b8000 ( 736.000 kB)   0.00%    0.00%
PEB                                       1        0`00001000 (   4.000 kB)   0.00%    0.00%

--- State Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
MEM_FREE                                648     7ff6`475ce000 ( 127.962 TB)           99.97%
MEM_RESERVE                            3011        8`d5107000 (  35.329 GB)  90.86%    0.03%
MEM_COMMIT                             6239        0`e391b000 (   3.556 GB)   9.14%    0.00%
...

从卦中可以看到当前提交内存是 3.5G, 其中 heap 吃了 3.2G,这就说明内存都被非托管给吃掉了,接下来就是用老办法让朋友开启 ust,再次抓到dump之后使用 !heap -s 观察NT堆的分布。


0:000> !heap -s


************************************************************************************************************************
                                              NT HEAP STATS BELOW
************************************************************************************************************************
NtGlobalFlag enables following debugging aids for new heaps:
    stack back traces
LFH Key                   : 0xfadda8b94efde698
Termination on corruption : ENABLED
          Heap     Flags   Reserv  Commit  Virt   Free  List   UCR  Virt  Lock  Fast 
                            (k)     (k)    (k)     (k) length      blocks cont. heap 
-------------------------------------------------------------------------------------
00000160dead0000 08000002  939860 804212 939080 112851  4562   406  279  17556   LFH
    External fragmentation  14 % (4562 free blocks)
    Virtual address fragmentation  14 % (406 uncommited ranges)
...
000001608b690000 08001002 1845428 1058576 1844648  16053  2856  1243    0   1786   LFH
    Virtual address fragmentation  42 % (1243 uncommited ranges)
...
-------------------------------------------------------------------------------------

从卦中可以看到 heap=000001608b690000 这个堆吃了 1.8G,抽了一些样本之后,发现大多都是和 cogxsd 有关,比如其中一张截图:

然后观察对应的托管方法。

最后就是让朋友注意图片的分配方法 Allocate 的实现,比如升级 cogxsd 之类的。

2. 问题到此结束了吗

接下来的几天,朋友在这条路上没有闯出来,毕竟他的程序需要批量实时的处理图片,图片资源多是正常的,也用了很多的手段,但为什么会导致程序卡慢呢? 其实也没有完整可信的证据链,毕竟作为调试者一切都要让数据说话。

问题没有弄出来,所以我决定直击问题,而不是在内存上纠结不清,接下来就是让朋友在程序卡慢(下位机超时报警)的时候开启 perfview 跟踪,观察下程序的整体情况,朋友也是位动手能力强的能人,三下五除二就弄出来了。

3. perfview 里的真相

托管程序里有一个术语叫 STW,它是拖慢程序的一个很大的因素,所以在卡慢期间跟踪下GC情况,朋友跟踪了 12分钟,接下来打开 perfview 选择 Memory -> GCStats 选项卡,截图如下:

从卦中可以看到跟踪期间程序触发了 7363 次GC,fullgc 是 116次,接下来观察这 7363 次GC的触发详情,截图如下:

尼玛,简直是晕倒,所有的GC触发原因都是 InducedNotForced, 即 诱导GC,说简单点就是有人在故意调用 GC.Collect,在调试训练营里面跟大家介绍过 gc 触发的18种原因,其中 诱导GC 就是重中之重,反正也是无语了。

接下来切到 Event 事件选项卡,观察 Triggered 的调用栈,发现大量的和 Avl.ImageAvl.Region 的初始化有关,截图如下:

接下来寻找 ProcessImageOne 方法的源码实现,发现有不少这样的临时变量。

  • Avl.Image

  • Avl.Region

再回过头看下看托管堆上的 Avl.ImageAvl.Region 的数量,分别是 3w 和 11W,参考如下:


0:000> !dumpheap -stat
Statistics:
              MT    Count    TotalSize Class Name
...
00007ff890744ca8    32837      1313480 Avl.Image
...
00007ff89077b6f8   117356      4694240 Avl.Region

Total 851246 objects
Fragmented blocks larger than 0.5 MB:
            Addr     Size      Followed by
0000016120b3eb70    0.6MB 0000016120bd7be8 Free

到这里基本上整个证据链就串起来了,当 Image 和 Region 达到一定阈值时,GC触发的越来越频繁,并附带着其中的 STW 越来越多,导致程序越来越卡,引发下位机超时报警。

4. 如何解决

这种问题的常规思路就是池化处理,尽量减少临时 new Image 的发生导致内部的 GC 触发。

三:总结

这次生产事故还是有一定的逻辑性,这个案例也告诉我们,一定要拿数据说话,否则就会陷入误区而不能自拔。

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