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ASP.NET Core內(nèi)存泄漏排查實(shí)錄:我用3天踩的坑你別再踩

開發(fā) 前端
在實(shí)現(xiàn)緩存清理機(jī)制后,我再次使用Visual Studio的Performance Profiler進(jìn)行性能分析。這次,內(nèi)存分配圖表顯示MyLargeObject實(shí)例的數(shù)量在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的增加后,開始穩(wěn)定下來(lái),并且隨著緩存清理操作的執(zhí)行,數(shù)量逐漸減少。

在開發(fā)ASP.NET Core應(yīng)用程序時(shí),內(nèi)存泄漏是一個(gè)令人頭疼的問(wèn)題,它可能悄無(wú)聲息地出現(xiàn),逐漸消耗服務(wù)器資源,導(dǎo)致應(yīng)用程序性能下降甚至崩潰。最近,我就遭遇了這樣一場(chǎng)噩夢(mèng),經(jīng)過(guò)整整3天的艱苦排查,終于找到了問(wèn)題所在。在此,我想將這段經(jīng)歷分享出來(lái),希望能幫助大家避免重蹈我的覆轍。

噩夢(mèng)初現(xiàn):性能驟降 

一切始于一次用戶反饋,他們發(fā)現(xiàn)我們的ASP.NET Core應(yīng)用程序在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行后變得異常緩慢。我起初并未在意,以為只是偶爾的網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)或服務(wù)器負(fù)載問(wèn)題。但當(dāng)我親自測(cè)試時(shí),發(fā)現(xiàn)情況遠(yuǎn)比想象中嚴(yán)重。應(yīng)用程序的響應(yīng)時(shí)間從原本的幾十毫秒延長(zhǎng)到了數(shù)秒,甚至在某些復(fù)雜操作下直接超時(shí)。我立即查看服務(wù)器資源監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)內(nèi)存使用率持續(xù)攀升,短短幾個(gè)小時(shí)就接近了服務(wù)器的物理內(nèi)存上限。這明顯是內(nèi)存泄漏的跡象,一場(chǎng)與時(shí)間的賽跑就此開始。

初次排查:毫無(wú)頭緒 

我首先想到的是檢查代碼中可能存在的資源未釋放問(wèn)題。我仔細(xì)審查了所有涉及數(shù)據(jù)庫(kù)連接、文件讀取以及網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的代碼段,確保所有的IDisposable對(duì)象都在合適的時(shí)機(jī)被正確釋放。例如,在數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)層,所有的DbContext對(duì)象都使用using語(yǔ)句包裹,以確保在作用域結(jié)束時(shí)自動(dòng)釋放資源:

using (var context = new MyDbContext())
{
    var data = context.Users.ToList();
    // 處理數(shù)據(jù)
}

在文件讀取操作中,也遵循同樣的原則:

using (var stream = new FileStream("example.txt", FileMode.Open))
{
    using (var reader = new StreamReader(stream))
    {
        var content = reader.ReadToEnd();
        // 處理文件內(nèi)容
    }
}

然而,經(jīng)過(guò)一番仔細(xì)檢查,并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的資源泄漏問(wèn)題。我開始感到困惑,難道問(wèn)題出在其他地方?

借助工具:發(fā)現(xiàn)線索 

既然手動(dòng)排查無(wú)果,我決定借助專業(yè)工具來(lái)定位問(wèn)題。我使用了Visual Studio的Performance Profiler,這是一個(gè)強(qiáng)大的性能分析工具,可以幫助我們深入了解應(yīng)用程序的運(yùn)行時(shí)行為。我啟動(dòng)了性能分析會(huì)話,模擬用戶的操作場(chǎng)景,讓應(yīng)用程序運(yùn)行一段時(shí)間。

分析結(jié)果出來(lái)后,我重點(diǎn)關(guān)注了內(nèi)存使用情況。在內(nèi)存分配圖表中,我發(fā)現(xiàn)有一個(gè)特定的類型MyLargeObject的實(shí)例數(shù)量在持續(xù)增加,而且沒(méi)有減少的趨勢(shì)。這是一個(gè)重大線索!我立即查看代碼中MyLargeObject的定義和使用情況。MyLargeObject是一個(gè)自定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲(chǔ)大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),它本身并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)IDisposable接口,因?yàn)樗恢苯庸芾硗獠抠Y源。但我發(fā)現(xiàn),在一個(gè)服務(wù)類中,有一個(gè)靜態(tài)字典用于緩存MyLargeObject實(shí)例:

public class MyService
{
    private static readonly Dictionary<int, MyLargeObject> _cache = new Dictionary<int, MyLargeObject>();

    public MyLargeObject GetObject(int key)
    {
        if (!_cache.TryGetValue(key, out var obj))
        {
            obj = new MyLargeObject();
            // 初始化obj
            _cache.Add(key, obj);
        }
        return obj;
    }
}

這個(gè)緩存機(jī)制的初衷是為了提高性能,避免重復(fù)創(chuàng)建MyLargeObject實(shí)例。但現(xiàn)在看來(lái),它可能是導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的罪魁禍?zhǔn)住H绻鸐yLargeObject實(shí)例一直被緩存,而沒(méi)有被清理,隨著時(shí)間的推移,內(nèi)存占用必然會(huì)不斷增加。

深入分析:?jiǎn)栴}根源 

為了進(jìn)一步確認(rèn)問(wèn)題,我需要了解MyLargeObject實(shí)例在緩存中的生命周期。我在MyService類中添加了一些日志記錄代碼,記錄每次向緩存中添加和移除MyLargeObject實(shí)例的操作。經(jīng)過(guò)再次運(yùn)行應(yīng)用程序并觀察日志,我發(fā)現(xiàn)一旦一個(gè)MyLargeObject實(shí)例被添加到緩存中,就再也沒(méi)有被移除過(guò)。這是因?yàn)槲覀兊臉I(yè)務(wù)邏輯中,沒(méi)有明確的機(jī)制來(lái)清理緩存。隨著新的MyLargeObject實(shí)例不斷被添加,緩存越來(lái)越大,最終導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。

解決方案:清理緩存 

找到問(wèn)題根源后,解決起來(lái)就相對(duì)簡(jiǎn)單了。我決定引入一個(gè)緩存過(guò)期機(jī)制,定期清理緩存中的MyLargeObject實(shí)例。我使用了System.Threading.Timer來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能:

public class MyService
{
    private static readonly Dictionary<int, MyLargeObject> _cache = new Dictionary<int, MyLargeObject>();
    private static readonly Timer _cacheCleanupTimer;

    static MyService()
    {
        _cacheCleanupTimer = new Timer(CleanupCache, null, TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromMinutes(10));
    }

    private static void CleanupCache(object state)
    {
        var keysToRemove = _cache.Where(kvp => IsObjectExpired(kvp.Value)).Select(kvp => kvp.Key).ToList();
        foreach (var key in keysToRemove)
        {
            _cache.Remove(key);
        }
    }

    private static bool IsObjectExpired(MyLargeObject obj)
    {
        // 根據(jù)對(duì)象的創(chuàng)建時(shí)間或其他業(yè)務(wù)邏輯判斷是否過(guò)期
        return obj.CreationTime < DateTime.Now.AddMinutes(-30);
    }

    public MyLargeObject GetObject(int key)
    {
        if (!_cache.TryGetValue(key, out var obj))
        {
            obj = new MyLargeObject();
            // 初始化obj
            _cache.Add(key, obj);
        }
        return obj;
    }
}

通過(guò)上述代碼,每10分鐘會(huì)觸發(fā)一次緩存清理操作,移除那些創(chuàng)建時(shí)間超過(guò)30分鐘的MyLargeObject實(shí)例。

驗(yàn)證修復(fù):大功告成 

在實(shí)現(xiàn)緩存清理機(jī)制后,我再次使用Visual Studio的Performance Profiler進(jìn)行性能分析。這次,內(nèi)存分配圖表顯示MyLargeObject實(shí)例的數(shù)量在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的增加后,開始穩(wěn)定下來(lái),并且隨著緩存清理操作的執(zhí)行,數(shù)量逐漸減少。應(yīng)用程序的響應(yīng)時(shí)間也恢復(fù)到了正常水平,內(nèi)存使用率保持在合理范圍內(nèi)。經(jīng)過(guò)幾天的觀察,內(nèi)存泄漏問(wèn)題再也沒(méi)有出現(xiàn),這場(chǎng)艱難的排查之旅終于畫上了圓滿的句號(hào)。

總結(jié)教訓(xùn):避免重蹈覆轍 

通過(guò)這次經(jīng)歷,我深刻認(rèn)識(shí)到在開發(fā)ASP.NET Core應(yīng)用程序時(shí),內(nèi)存管理的重要性。以下是一些總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),希望能幫助大家避免類似的內(nèi)存泄漏問(wèn)題:

  1. 及時(shí)釋放資源:確保所有實(shí)現(xiàn)了IDisposable接口的對(duì)象都在合適的時(shí)機(jī)被正確釋放,使用using語(yǔ)句是一個(gè)很好的實(shí)踐方式。
  2. 謹(jǐn)慎使用緩存:如果使用緩存機(jī)制,一定要有相應(yīng)的緩存清理策略,避免緩存無(wú)限增長(zhǎng)導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。
  3. 善用工具:Visual Studio的Performance Profiler等性能分析工具是排查內(nèi)存泄漏的有力武器,要學(xué)會(huì)熟練使用它們來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。
  4. 定期審查代碼:定期對(duì)代碼進(jìn)行審查,尤其是那些可能涉及資源管理和內(nèi)存操作的部分,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題。

希望我的經(jīng)歷能為大家在ASP.NET Core開發(fā)中遇到內(nèi)存泄漏問(wèn)題時(shí)提供一些參考和幫助,讓大家少走一些彎路。

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 程序員編程日記
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