去年 GC架构师 Maoni
在 (2021 .NET 开发者大会)
[https://ke.segmentfault.com/course/1650000041122988/section/1500000041123017] 上演示过 PerfView 的 Diff 功能来寻找内存增量,个人感觉这个功能非常不错,简单省事,所以这里就整合到 PerfView 专题中,分享一下给大家。
其实非常好理解,就是当你的程序出现了内存泄漏,你可以在程序内存增长的过程中截取两个 dump 文件,然后通过 PerfView 观察其中的内存增量是什么? 帮助我们快速找出可能被泄漏的对象。
当然你用 WinDBG 的话也是没有问题的,只不过需要用肉眼扫一下而已,接下来举两个例子说明一下。
很多 dump 的内存泄漏,源自于里面的某一个 static 变量无限堆积所致,为了方便说明,先上一段测试代码。
internal class Program { static void Main(string[] args) { Task.Run(RunTest); Console.ReadLine(); } public static List<string> my_big_list = new List<string>(); static void RunTest() { for (int i = 0; i < 50000; i++) { my_big_list.Add(string.Join(",", Enumerable.Range(0, 10000))); Console.WriteLine(i); } } }
接下来在程序的运行过程中,我们分别截取两个 dump 文件, 点击菜单栏的 Memory -> Take Heap Snapshot
按钮,在 Filter
中搜索需要采集的进程,然后点击 Dump GC Heap
即可,参考如下图:
稍等片刻,你就会看到两个 gcdump
文件,这个和普通的 dump
是不一样的,算是 PerfView 专用的轻量级 dump 文件,截图如下:
接下来点击两个 gcdump 中的 Heap Stacks
,对比 inc%
列后发现,内存都被一个叫 my_big_list
变量给吃掉了,前者的count为 10509
, 后者是 15172
,截图如下:
虽然肉眼可以简单观察,但这里可以使用专业的 Diff
功能,让 PerfView 帮我洞察 栈 的总体增量差异,点击菜单栏中的 Diff -> With Baseline: Heap Stacks [.....]
按钮,即让本 gcdump
和另一个 gcdump
做比较,截图如下:
不过要注意的是,这两个窗口一定要打开,这个是比较坑的,哈哈,接下来就会看到如下图:
从图中可以清晰的看到,这两个 dump 的增量主要来自于 my_big_list
集合,往细处说就是 string 增长了 4663
个。
我们再看一个事件泄漏的例子,参考如下代码:
// event 泄漏 class Program { static event Action TestEvent; static void Main(string[] args) { var memory = new TestAction(); //handle 泄漏 for (int i = 0; i < int.MaxValue; i++) { TestEvent += memory.Run; if (i % 500 == 0) { Console.WriteLine(i); } } Console.ReadLine(); } public static void OnTestEvent() { if (TestEvent != null) { TestEvent(); } else { Console.WriteLine("Test Event is null"); } } class TestAction { public void Run() { Console.WriteLine("TestAction Run."); } } }
将程序运行起来,用 Process Explorer
抓两个 dump 文件下来,然后点击 Memory -> Take Heap Snapshot From Dump
按钮,截图如下:
在弹出的对话框中设置需要提取的 dump 文件,稍等片刻就会生成如下两个 gcdump
文件,截图如下:
接下来将两个 gcdump 都打开,发现内存都被程序中的一个叫 TestEvent
占用了,如下图所示:
接下来就可以使用 Diff
对比功能了,可以观察到,TestEvent 下面的 Action 增量了将近 700w
个,截图如下:
这里稍微说一下,为什么会增量 700w 的 Action,这主要是因为 event 是一个多播委托,内部有一个 Action 集合,也正是这个 Action 集合
在无限膨胀。