记一次 .NET某游戏币自助机后端 内存暴涨分析

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前些天有位朋友找到我,说他们的程序内存会偶发性暴涨,自己分析了下是非托管内存问题,让我帮忙看下怎么回事?哈哈,看到这个dump我还是非常有兴趣的,居然还有这种游戏币自助机类型的程序,下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的?由于dump是linux上的程序,刚好windbg可以全平台分析,太爽了,直接用windbg开干吧。


一:背景

1. 讲故事

前些天有位朋友找到我,说他们的程序内存会偶发性暴涨,自己分析了下是非托管内存问题,让我帮忙看下怎么回事?哈哈,看到这个dump我还是非常有兴趣的,居然还有这种游戏币自助机类型的程序,下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的?由于dump是linux上的程序,刚好windbg可以全平台分析,太爽了,直接用windbg开干吧。

二:WinDbg 分析

1. 到底是哪里的泄漏

在 windows 平台上相信有很多朋友都知道用 !address -summary 命令看,但这是专属于windows平台的命令,在分析linux上的dump不好使,参考如下输出:

 0:000> !address -summary  --- Usage Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal <unknown>                              1685     7ffc`d6725c00 ( 127.988 TB) 100.00%  100.00% Image                                  7102        0`0b524400 ( 181.142 MB)   0.00%    0.00%  --- Type Summary (for busy) ------ RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal                                        2248     7ffc`02549000 ( 127.984 TB)          100.00% MEM_PRIVATE                            6539        0`df701000 (   3.491 GB)   0.00%    0.00%  --- State Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal                                        2248     7ffc`02549000 ( 127.984 TB) 100.00%  100.00% MEM_COMMIT                             6539        0`df701000 (   3.491 GB)   0.00%    0.00%  --- Protect Summary (for commit) - RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal PAGE_READWRITE                         2099        0`dd75e000 (   3.460 GB)   0.00%    0.00% PAGE_EXECUTE_WRITECOPY                   33        0`00d4c000 (  13.297 MB)   0.00%    0.00% PAGE_READONLY                          2736        0`00b01000 (  11.004 MB)   0.00%    0.00% PAGE_EXECUTE_READ                      1671        0`00756000 (   7.336 MB)   0.00%    0.00%  --- Largest Region by Usage ----------- Base Address -------- Region Size ---------- <unknown>                                 0`00000000     55cb`2dc3b000 (  85.794 TB) Image                                  7f71`9dbdd000        0`01b16000 (  27.086 MB)  

卦中的内存段分类用处不大,也没有多大的参考价值,那怎么办呢?其实 coreclr 团队也考虑到了这个情况,它提供了一个 maddress 命令来实现跨平台的 !address,更改后输出如下:

 0:000> !sos maddress Enumerating and tagging the entire address space and caching the result... Subsequent runs of this command should be faster. +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+   | Memory Kind            |        StartAddr |        EndAddr-1 |         Size | Type        | State       | Protect                | Image                                                             |   +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+   | Stack                  |     7f6e356ec000 |     7f6e35eec000 |       8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT  | PAGE_READWRITE         |                                                                   |   | Stack                  |     7f6e35eed000 |     7f6e366ed000 |       8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT  | PAGE_READWRITE         |                                                                   |   | Stack                  |     7f6e366ee000 |     7f6e36eee000 |       8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT  | PAGE_READWRITE         |                                                                   |   | Stack                  |     7f6e36eef000 |     7f6e376ef000 |       8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT  | PAGE_READWRITE         |                                                                   |   ...  +-------------------------------------------------------------------------+   | Memory Type            |          Count |         Size |   Size (bytes) |   +-------------------------------------------------------------------------+   | Stack                  |            423 |       3.29gb |  3,528,859,648 |   | Image                  |          7,102 |     181.14mb |    189,940,736 |   | PAGE_READWRITE         |            206 |      89.18mb |     93,511,680 |   | GCHeap                 |              3 |      37.75mb |     39,587,840 |   | HighFrequencyHeap      |            395 |      24.66mb |     25,858,048 |   | LowFrequencyHeap       |            316 |      22.20mb |     23,277,568 |   | LoaderCodeHeap         |             13 |      17.00mb |     17,825,792 |   | ResolveHeap            |              2 |     732.00kb |        749,568 |   | HostCodeHeap           |              8 |     668.00kb |        684,032 |   | DispatchHeap           |              1 |     196.00kb |        200,704 |   | PAGE_EXECUTE_WRITECOPY |              6 |     184.00kb |        188,416 |   | CacheEntryHeap         |              3 |     164.00kb |        167,936 |   | IndirectionCellHeap    |              3 |     152.00kb |        155,648 |   | LookupHeap             |              3 |     144.00kb |        147,456 |   | StubHeap               |              2 |      76.00kb |         77,824 |   | PAGE_EXECUTE_READ      |              1 |       4.00kb |          4,096 |   +-------------------------------------------------------------------------+   | [TOTAL]                |          8,487 |       3.65gb |  3,921,236,992 |   +-------------------------------------------------------------------------+   

从卦中可以看到当前程序总计 3.65G 内存占用,基本上都被线程栈给吃掉了,更让人意想不到的是这个线程栈居然占用 8M 的内存空间,这个着实有点大了,而且 linux 不像 windows 有一个 reserved 的概念,这里的 8M 是实实在在的预占,可以观察这 8M 的内存地址即可,都是初始化的 0, 这就说不过去了。

 0:000> dp 7f6e356ec000 7f6e35eec000 00007f6e`356ec000  00000000`00000000 00000000`00000000 ... 00007f6e`35eebfc0  00000000`00000000 00000000`00000000 00007f6e`35eebfd0  00000000`00000000 00000000`00000000 00007f6e`35eebfe0  00000000`00000000 00000000`00000000 00007f6e`35eebff0  00000000`00000000 00000000`00000000  

2. 如何修改栈空间大小

一般来说不同的操作系统发行版有不同的默认栈空间配置,可以先到内存搜一下当前是哪一个发行版,做法就是搜索操作系统名称主要关键字。

 0:000> s-a 0 L?0xffffffffffffffff "centos" ... 000055cb`2ecf08c8  63 65 6e 74 6f 73 2e 37-2d 78 36 34 00 00 00 00  centos.7-x64.... ...  

从卦中可以看到当前操作系统是 centos7-x64,在 windows 平台上修改栈空间大小可以修改 PE 头,在 linux 上有两种做法。

  • 修改 ulimit -s 参数
 root@ubuntu:/data# ulimit -s 8192 root@ubuntu:/data# ulimit -s 2048 root@ubuntu:/data# ulimit -s 2048  
  • 修改 DOTNET_DefaultStackSize 环境变量
 DOTNET_DefaultStackSize=180000  

更多可以参考文章: https://www.alexander-koepke.de/post/2023-10-18-til-dotnet-stack-size/

上面是解决问题的第一个方向,接下来我们说另一个方向,为什么会产生总计 423 个线程呢?

3. 为什么会有那么多线程

要找到这个答案,需要去看每一个线程此时都在干嘛,这个可以使用 windbg 专属命令。

 0:000> ~*e !clrstack ... OS Thread Id: 0x4e (24)         Child SP               IP Call Site 00007F70B20FC4B0 00007f71a4131ad8 [InlinedCallFrame: 00007f70b20fc4b0] /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown 00007F70B20FC4B0 00007f7130299970 [InlinedCallFrame: 00007f70b20fc4b0] /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown 00007F70B20FC4A0 00007f7130299970 ILStubClass.IL_STUB_PInvoke(IntPtr, IntPtr) 00007F70B20FC530 00007f7130309fab /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown 00007F70B20FC880 00007f7131c5a75d /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown 00007F70B20FC8A0 00007f7130303ebe /app/DotNetCore.CAP.Kafka.dll!Unknown 00007F70B20FC980 00007f71302f4854 /app/DotNetCore.CAP.dll!Unknown 00007F70B20FCA50 00007f7129b187f4 System.Threading.Tasks.Task.InnerInvoke() [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2387] 00007F70B20FCA70 00007f7129b1d316 System.Threading.Tasks.Task+c.<.cctor>b__272_0(System.Object) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2375] 00007F70B20FCA80 00007f7129b03d6b System.Threading.ExecutionContext.RunInternal(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/ExecutionContext.cs @ 183] 00007F70B20FCAD0 00007f7129b18524 System.Threading.Tasks.Task.ExecuteWithThreadLocal(System.Threading.Tasks.Task ByRef, System.Threading.Thread) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2333] 00007F70B20FCB50 00007f7129b18418 System.Threading.Tasks.Task.ExecuteEntryUnsafe(System.Threading.Thread) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2271] 00007F70B20FCB70 00007f7129b21a67 System.Threading.Tasks.ThreadPoolTaskScheduler+c.<.cctor>b__10_0(System.Object) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/ThreadPoolTaskScheduler.cs @ 35] 00007F70B20FCB80 00007f7129af88c2 System.Threading.Thread.StartCallback() [/_/src/coreclr/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Thread.CoreCLR.cs @ 105] 00007F70B20FCCF0 00007f71a37ab9c7 [DebuggerU2MCatchHandlerFrame: 00007f70b20fccf0]  ...  

从卦中数据看有很多的 Unknown,说明dump取得不好,可能不是用正规的 dotnet-dump 或者 procdump,但不管怎么说,还是可以看到大量的和 Kafka 有关的链接库,并且从 InnerInvoke 这个执行 m_action 来看,应该是有大量线程卡在 Kafka 中的某个函数上。

有了这些知识,最后给到朋友的建议如下:

  • 修改 DOTNET_DefaultStackSize 参数

可以仿照 windows 上的 .netcore 默认 1.5M 的栈空间设置,因为8M真的太大了,扛不住,也和 Linux 的低内存使用不符。

  • 观察 Kafka 的相关逻辑

毕竟有大量线程在 Kafka 的等待上,个人觉得可能是订阅线程太多,或者什么业务执行时间长导致的线程饥饿,尽量把线程压下去。

三:总结

Linux 上的 .NET 调试生态在日渐丰富,这是一件让人很兴奋的事情,最后再给 WinDbg 点个赞,它不仅可以全平台dump分析,还可以实时调试 Linux 进程,现如今的WinDbg真的是神一般的存在。
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