记一次 .NET 某手术室行为信息系统 内存泄露分析

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了记一次 .NET 某手术室行为信息系统 内存泄露分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一:背景

1. 讲故事

昨天有位朋友找到我,说他的程序内存存在泄露导致系统特别卡,大地址也开了,让我帮忙看一下怎么回事?今天上午看了下dump,感觉挺有意思,在我的分析之旅中此类问题也蛮少见,算是完善一下体系吧。

二:WinDbg 分析

1. 到底是哪里的泄露

.NET高级调试训练营中,我多次告诉学员们,在分析此类问题时一定要搞清楚是托管还是非托管的问题,否则就南辕北辙啦,接下来使用 !address -summary 观察下内存段。


0:000:x86> !address -summary

--- Usage Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
<unknown>                             17673          cd777000 (   3.210 GB)  83.76%   80.26%
Image                                  3087          1c14c000 ( 449.297 MB)  11.45%   10.97%
Free                                   1418           aae6000 ( 170.898 MB)            4.17%
Heap32                                   11           6ee0000 ( 110.875 MB)   2.82%    2.71%
Stack32                                 186           39c0000 (  57.750 MB)   1.47%    1.41%
Stack64                                 186            f80000 (  15.500 MB)   0.39%    0.38%
Other                                    24            1da000 (   1.852 MB)   0.05%    0.05%
Heap64                                    4            190000 (   1.562 MB)   0.04%    0.04%
TEB64                                    62             7c000 ( 496.000 kB)   0.01%    0.01%
TEB32                                    62             3e000 ( 248.000 kB)   0.01%    0.01%
Other32                                   1              1000 (   4.000 kB)   0.00%    0.00%
PEB64                                     1              1000 (   4.000 kB)   0.00%    0.00%
PEB32                                     1              1000 (   4.000 kB)   0.00%    0.00%

--- Type Summary (for busy) ------ RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
MEM_PRIVATE                           16566          be8c2000 (   2.977 GB)  77.67%   74.43%
MEM_IMAGE                              4210          245be000 ( 581.742 MB)  14.82%   14.20%
MEM_MAPPED                              421          12403000 ( 292.012 MB)   7.44%    7.13%

--- State Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
MEM_COMMIT                            18901          e2904000 (   3.540 GB)  92.36%   88.50%
MEM_RESERVE                            2296          1297f000 ( 297.496 MB)   7.58%    7.26%
MEM_FREE                               1519           ad6d000 ( 173.426 MB)            4.23%

仔细观察卦中信息:可以看到总的提交内存 MEM_COMMIT = 3.5G 都被 <unknown>=3.2G 这块给吃掉了,这表示当前是一个赤裸裸的 非托管内存泄露 ,是某种代码通过 VirtualAlloc 这种方式直取 Windows内存管理器 内存,既然能用上 VirtualAlloc 肯定就不是业务程序员造成的,要想洞察 VirtualAlloc 的调用栈除了对程序安插监控和挂钩子,其余也没什么好办法了,仅仅从现有的 dump 中观察其实很难。

2. 真的没有希望吗

既然不知道是谁分配的,我们只能观察事发现场,或许能从内存现场中找到点答案,那怎么找事发现场呢?熟悉 Windows内存管理 的朋友都知道,要想分配内存,首先要在 虚拟地址 上分配一个内存段,然后将我们的数据放在内存段中的内存页上,所以思路就是找到所有 COMMIT 的 SEGMENT 即可,使用 !address -f:Unk,MEM_COMMIT 观察所有 Unk 的提交内存段。


0:000:x86> !address

  BaseAddr EndAddr+1 RgnSize     Type       State                 Protect             Usage
-----------------------------------------------------------------------------------------------
79530000 79550000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79550000 79570000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79580000 795a0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [NatK............]
795a0000 795c0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [........d.......]
795c0000 795e0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79620000 79640000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79640000 79660000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79660000 79680000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79690000 796b0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
796c0000 796e0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [..d.i.v...c.l.a.]
796e0000 79700000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [t...p.r.o.t.o.t.]
79700000 79720000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [t...p.r.o.t.o.t.]
79720000 79740000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [........8..z....]
79740000 79760000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
79760000 79780000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [........d.......]
79780000 797a0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [.....OP...vy....]
797a0000 797c0000    20000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
797c0000 797c1000     1000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_EXECUTE                       <unknown>  [U...E.....H..E.P]
797c1000 797e0000    1f000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
797e0000 797e1000     1000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_EXECUTE                       <unknown>  [U...E.....H..E.P]
797e1000 79800000    1f000 MEM_PRIVATE MEM_COMMIT  PAGE_READWRITE                     <unknown>  [................]
...

卦中信息太多了,刷了好久才刷完,Break 之后观察内存段,发现 RgnSize = 20000 的段貌似要多一些,为了发现 0x20000 的size到底有多少,这里需要写一段脚本进行统计,截图如下:

从卦中看 128k 的内存段个数就占用了 9000+,应该是什么东西分配了内存但没有合理释放。

由于没有给程序装监控,只能看内存段的地址上的内容了,这里使用 windbg 自带的 .writemem 命令将内存写到文件中观察,简单观察之后,发现里面有很多的 js 代码以及 html,比如下面的 PopupCalendar 方法,截图如下:

3. 继续乘胜追击

既然抽到的几个内存段有这些 网页内容,但不见得大部分内存段都有这些内容,那怎么去验证呢?可以使用 s 搜索内存去求证一下,比如我全内存搜索包含 PopupCalendar 的内存段有多少。


0:000:x86> s-a 0 L?0xffffffff "PopupCalendar"
08a4ed7c  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 53 74 79  PopupCalendarSty
096f8fa3  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
096f9026  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
096ff5bb  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
096ff63e  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
...
f5fec996  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
f5ff2f2b  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
f5ff2fae  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
f5ff9543  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o
f5ff95c6  50 6f 70 75 70 43 61 6c-65 6e 64 61 72 28 22 6f  PopupCalendar("o

从内存地址看:PopupCalendar 从虚拟地址开头的 08a4ed7c 到虚拟地址快结束的 f5ff95c6 都遍布着这样的字符,而且高达 1532 处,这也就说明当前非托管内存中有大量的 html 页面被分配,但没有被释放,这也就是问题所在。

有了这些信息后接下来就找朋友反馈,为什么非托管内存中有这么多的 html 页面,是不是在 WPF 中不合理的使用了什么 浏览器引擎 ,分配之后未合理释放导致的泄露?

三:总结

这次事故应该是第三方组件在使用 html 的方式上造成的泄露,把包围圈缩小到这里相信朋友能很快的找到问题,验证问题。

PS:在 dump 中寻找非托管内存泄露其实很多时候都比较绝望,需要你对 Windows内存管理 有一个比较深入的理解,还需要一个不骄不躁的分析心态。

记一次 .NET某家装ERP系统 内存暴涨分析

一:背景

1. 讲故事

前段时间微信上有一位老朋友找到我,说他的程序跑着跑着内存会突然爆高,有时候会下去,有什么会下不去,怀疑是不是某些情况下存在内存泄露,让我帮忙分析一下,其实内存泄露方面的问题还是比较好解决的,看过这个dump之后觉得还是有一定的分享价值,拿出来和大家分享一下吧。

二:WinDbg 分析

1. 托管还是非托管泄露

这个首先是一定要确定的,否则就是南辕北辙,强调再多也不为过,可以用 !address -summary 观察一下。


0:000> !address -summary

--- Usage Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
Free                                    208     7ffb`691cd000 ( 127.982 TB)           99.99%
<unknown>                               384        4`898d7000 (  18.149 GB)  98.87%    0.01%
Image                                  1015        0`0b053000 ( 176.324 MB)   0.94%    0.00%
Stack                                    90        0`01700000 (  23.000 MB)   0.12%    0.00%
Heap                                     32        0`00bea000 (  11.914 MB)   0.06%    0.00%
Other                                    14        0`001e0000 (   1.875 MB)   0.01%    0.00%
TEB                                      23        0`0002e000 ( 184.000 kB)   0.00%    0.00%
PEB                                       1        0`00001000 (   4.000 kB)   0.00%    0.00%

--- Type Summary (for busy) ------ RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
MEM_PRIVATE                             336        4`8ab0b000 (  18.167 GB)  98.96%    0.01%
MEM_IMAGE                              1177        0`0b70f000 ( 183.059 MB)   0.97%    0.00%
MEM_MAPPED                               46        0`00c09000 (  12.035 MB)   0.06%    0.00%

--- State Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
MEM_FREE                                208     7ffb`691cd000 ( 127.982 TB)           99.99%
MEM_COMMIT                             1256        3`1f910000 (  12.493 GB)  68.05%    0.01%
MEM_RESERVE                             303        1`77513000 (   5.864 GB)  31.95%    0.00%

从卦中看,当前程序的提交内存占用了 12G,NTHEAP 占用了 11M,基本上就可以断定这是一个托管内存的问题,看到这里还是非常开心的,由于托管层都带有类型数据,分析起来非常简单,接下来使用 !eeheap -gc 观察下托管堆。


0:000> !eeheap -gc
Number of GC Heaps: 1
generation 0 starts at 0x00000000e42f26c8
generation 1 starts at 0x00000000e42e85a0
generation 2 starts at 0x0000000001d71000
ephemeral segment allocation context: none
         segment            begin         allocated             size
0000000001d70000 0000000001d71000  0000000011961b98 0x000000000fbf0b98(264178584)
000000005e540000 000000005e541000  000000006c2b6408 0x000000000dd75408(232215560)
0000000247ff0000 0000000247ff1000  0000000252d751f8 0x000000000ad841f8(181944824)
00000000e3ff0000 00000000e3ff1000  00000000f1e44850 0x000000000de53850(233125968)
Large object heap starts at 0x0000000011d71000
         segment            begin         allocated             size
0000000011d70000 0000000011d71000  0000000019d65098 0x0000000007ff4098(134168728)
000000001dad0000 000000001dad1000  0000000025ac6fd0 0x0000000007ff5fd0(134176720)
0000000028c50000 0000000028c51000  0000000030c318e8 0x0000000007fe08e8(134088936)
0000000030c50000 0000000030c51000  0000000038c35518 0x0000000007fe4518(134104344)
000000003e540000 000000003e541000  0000000046507ff0 0x0000000007fc6ff0(133984240)
0000000046540000 0000000046541000  000000004e5296d0 0x0000000007fe86d0(134121168)
000000004e540000 000000004e541000  000000005652af00 0x0000000007fe9f00(134127360)
0000000056540000 0000000056541000  000000005e50b050 0x0000000007fca050(133996624)
...
000000058fff0000 000000058fff1000  00000005d76c2910 0x00000000476d1910(1198332176)
000000064e820000 000000064e821000  0000000695cbe808 0x000000004749d808(1196021768)
000000013bff0000 000000013bff1000  00000001834c96d8 0x00000000474d86d8(1196263128)
0000000257ff0000 0000000257ff1000  000000029f44e7e0 0x000000004745d7e0(1195759584)
Total Size       0x2dbe1b140(12278935872)
------------------------------
GC Heap Size       0x2dbe1b140(12278935872)

从卦中看,托管堆占用了 12G 内存,而且都是被 LOH 给吃掉了,离真相越来越近了,接下来就是用 !dumpheap -stat 观察下托管堆,看下到底是什么类型占的这么大?


0:000> !dumpheap -stat
total 477283 objects
Statistics:
              MT    Count    TotalSize Class Name
0007ffeb28280b0     3516       365664 System.Reflection.RuntimeMethodInfo
00007ffea909df50       62       728528 System.Data.RBTree`1+Node[[System.Data.DataRow, System.Data]][]
00007ffeb285a610       14       804680 System.DateTime[]
00007ffea909c5e8    17061      1637856 System.Data.DataRow
00007ffeb2831180     1555      1978136 System.Int32[]
00007ffeb282d430     1108      6648296 System.Int64[]
00007ffeb2fce9d8       71     12821784 System.Decimal[]
00007ffeb282a060   366739     15054680 System.String
00007ffeb2817e50     7785     23534144 System.Object[]
00000000009a2e60     4084   4772737632      Free
00007ffeb28320a0    17400   7438877632 System.Byte[]
...

从卦中看, System.Byte[] 数组只有 1.7W 个,居然占用了 7.4G 的内存,这说明有的 Byte[] 可能会非常大, 接下来就可以检索 >10M 的数组排列情况,输出如下:


0:000> !dumpheap -mt 00007ffeb28320a0 -min 0n10485760
         Address               MT     Size
0000000029051018 00007ffeb28320a0 33554456     
000000002d051078 00007ffeb28320a0 33554456     
00000003e6a43a10 00007ffeb28320a0 16777240     
0000000547ff1000 00007ffeb28320a0 1195710200     
000000058fff1000 00007ffeb28320a0 1195710200     
000000064e821000 00007ffeb28320a0 1195759552     
000000013bff1000 00007ffeb28320a0 1195759552     
0000000257ff1000 00007ffeb28320a0 1195759560     
total 8 objects
Statistics:
              MT    Count    TotalSize Class Name
00007ffeb28320a0        8   6062585216 System.Byte[]
Total 8 objects

从卦中看,居然有 5 个将近 1.2 G 的 Byte[] 数组,有点吓人,抽几个看看吧。


0:000> !gcroot 000000058fff1000
Note: Roots found on stacks may be false positives. Run "!help gcroot" for
more info.
Scan Thread 0 OSTHread 39f4

0:000> !gcroot 0000000547ff1000
Note: Roots found on stacks may be false positives. Run "!help gcroot" for
more info.
Scan Thread 0 OSTHread 39f4
Scan Thread 2 OSTHread 2f6c
Scan Thread 3 OSTHread 3354
Scan Thread 4 OSTHread 3924

从卦中看,他们都没有引用根,也就说明是等待 GC 回收的临时对象,有朋友就要问了,GC 为什么不回收呢?

2. GC 为什么不回收

了解 GC 的朋友应该知道,LOH 默认不启用压缩回收,只会做简单的标记清除,清除之后就会存在很多的空洞,只有相邻的空洞才会合并成一个更大的空洞,一旦有分配的对象超过所有的空洞大小,GC 也只能被迫commit更多的新空间给它存放,虽然此时存放不间隔的空闲内存已经足够。

如果大家有点懵,画个图大概就像下面这样。

从图中看,程序要分配 1.3G 的对象, 虽然 LOH 上有 2G 的空闲空间但就是放不下,无奈只能 commit 更多的内存来存放这个对象。

这就是为什么朋友看到的,有时候内存会暴涨,有时候会降下去的底层原理。

3. byte[] 到底是什么

要想查看 byte[] 的内容,可以用 db, dW 观察内存地址,参考如下:


0:000> dW 0000000547ff1000 L100
00000005`47ff1000  20a0 b283 7ffe 0000 16da 4745 0000 0000  . ........EG....
00000005`47ff1010  0100 0000 ff00 ffff 01ff 0000 0000 0000  ................
00000005`47ff1020  0c00 0002 0000 534e 7379 6574 2e6d 6144  ......NSystem.Da
00000005`47ff1030  6174 202c 6556 7372 6f69 3d6e 2e32 2e30  ta, Version=2.0.
00000005`47ff1040  2e30 2c30 4320 6c75 7574 6572 6e3d 7565  0.0, Culture=neu
00000005`47ff1050  7274 6c61 202c 7550 6c62 6369 654b 5479  tral, PublicKeyT
00000005`47ff1060  6b6f 6e65 623d 3737 3561 3563 3136 3339  oken=b77a5c56193
00000005`47ff1070  6534 3830 0539 0001 0000 5315 7379 6574  4e089......Syste
00000005`47ff1080  2e6d 6144 6174 442e 7461 5461 6261 656c  m.Data.DataTable
00000005`47ff1090  04d6 0000 4419 7461 5461 6261 656c 522e  .....DataTable.R
00000005`47ff10a0  6d65 746f 6e69 5667 7265 6973 6e6f 4418  emotingVersion.D
00000005`47ff10b0  7461 5461 6261 656c 522e 6d65 746f 6e69  ataTable.Remotin
00000005`47ff10c0  4667 726f 616d 1374 6144 6174 6154 6c62  gFormat.DataTabl
00000005`47ff10d0  2e65 6154 6c62 4e65 6d61 1365 6144 6174  e.TableName.Data
00000005`47ff10e0  6154 6c62 2e65 614e 656d 7073 6361 1065  Table.Namespace.
00000005`47ff10f0  6144 6174 6154 6c62 2e65 7250 6665 7869  DataTable.Prefix
00000005`47ff1100  4417 7461 5461 6261 656c 432e 7361 5365  .DataTable.CaseS
00000005`47ff1110  6e65 6973 6974 6576 441e 7461 5461 6261  ensitive.DataTab
00000005`47ff1120  656c 632e 7361 5365 6e65 6973 6974 6576  le.caseSensitive
00000005`47ff1130  6d41 6962 6e65 1474 6144 6174 6154 6c62  Ambient.DataTabl
00000005`47ff1140  2e65 6f4c 6163 656c 434c 4449 4419 7461  e.LocaleLCID.Dat
00000005`47ff1150  5461 6261 656c 4d2e 6e69 6d69 6d75 6143  aTable.MinimumCa
00000005`47ff1160  6170 6963 7974 4419 7461 5461 6261 656c  pacity.DataTable
00000005`47ff1170  4e2e 7365 6574 4964 446e 7461 5361 7465  .NestedInDataSet
00000005`47ff1180  4412 7461 5461 6261 656c 542e 7079 4e65  .DataTable.TypeN
00000005`47ff1190  6d61 1b65 6144 6174 6154 6c62 2e65 6552  ame.DataTable.Re
00000005`47ff11a0  6570 7461 6261 656c 6c45 6d65 6e65 1c74  peatableElement.
00000005`47ff11b0  6144 6174 6154 6c62 2e65 7845 6574 646e  DataTable.Extend
00000005`47ff11c0  6465 7250 706f 7265 6974 7365 4417 7461  edProperties.Dat
00000005`47ff11d0  5461 6261 656c 432e 6c6f 6d75 736e 432e  aTable.Columns.C
00000005`47ff11e0  756f 746e 4421 7461 5461 6261 656c 442e  ount!DataTable.D
00000005`47ff11f0  7461 4361 6c6f 6d75 5f6e 2e30 6f43 756c  ataColumn_0.Colu
....

从 unicode 码来看,貌似是一个 DataTable 的序列化,看样子是序列化一个巨大的 DataTable 导致的内存暴涨,接下来我们到线程栈上找到有么有类似的操作,算是碰碰运气吧。

哈哈,从卦中看还真的有类似操作,用了 BinaryFormatter 做序列化。。。接下来观察下这个 DataTable 的 RowCount。


0:013> !do 0000000002582cb8
Name: System.Data.DataRowCollection+DataRowTree
MethodTable: 00007ffea909d3f0
EEClass: 00007ffea8f1ef68
Size: 64(0x40) bytes
 (C:\\Windows\\assembly\\GAC_64\\System.Data\\2.0.0.0__b77a5c561934e089\\System.Data.dll)
Fields:
              MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
0000000000000000  4000765        8              SZARRAY  0 instance 000000000bc79d98 _pageTable
00007ffeb2831180  4000766       10       System.Int32[]  0 instance 000000000bc79fb8 _pageTableMap
00007ffeb28312d0  4000767       18         System.Int32  1 instance               42 _inUsePageCount
00007ffeb28312d0  4000768       1c         System.Int32  1 instance                1 nextFreePageLine
00007ffeb28312d0  4000769       20         System.Int32  1 instance          1245312 root
00007ffeb28312d0  400076a       24         System.Int32  1 instance            17054 _version
00007ffeb28312d0  400076b       28         System.Int32  1 instance            17055 _inUseNodeCount
00007ffeb28312d0  400076c       2c         System.Int32  1 instance                0 _inUseSatelliteTreeCount
00007ffea957b578  400076d       30         System.Int32  1 instance                2 _accessMethod

从卦中看当前的 _inUseNodeCount=1.7W ,这只是捕获到的,相信还有更大的,也算是找到问题原因了。

三:总结

在和朋友沟通之后,朋友也确认了确实有大 DataTable 的情况,目前业务需求没法绕过,不过在这种情况下也还是有办法的,大致如下:

1. 强制 LOH 压缩

虽然 LOH 上的对象移动会产生很大的内存流量,但适当的用一用压缩也不失为一个简单粗暴的办法。


GCSettings.LargeObjectHeapCompactionMode = GCLargeObjectHeapCompactionMode.CompactOnce;
GC.Collect();

2. 分批次获取

一次性获取 1.7W 条,可以拆成诸如 2000 条一次,好处很明显,可以充分利用 LOH 上留下来的空洞区。

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