LoadTest内存和线程Troubleshooting实战

在端午节放假的三天中，我对正在开发的 Service 进行了 LoadTest，尝试在增大压力的条件下发现问题。

该 Service 为独立进程的 WCF 服务，宿主于 WindowsService，其接收其他 Service 的调用，并根据业务流程调用不同的依赖 Service。

问题现象

果真，假期归来，问题来了。内存正常在 200M 左右，已经膨胀到 4.5G，同时正常线程数为 40-60 左右，已经占用了 560 个。

基于在测试之前已经准备好了 PerformanceCounter 记录，从报表数据来看，CPU 使用率不高，并且仍然在偶尔活跃，可以猜测只是部分业务 Block，而非全部。

在此期间，内存不断攀升，而且比想象的要快。

但奇怪的是，线程数在 6 月 8 日 7:30 左右才开始爆发。

所以大概可以分析，内存的增加与线程的增加，没有之间的联系，线程数虽在 500 以上，但按照业务代码核算，不至于产生 4.5G 以上的内存使用。

所以猜测，应该有两个问题：

1. 在代码某处有持续的内存泄漏。
2. 在代码某处有单点故障导致 Block 线程。

分析内存泄漏

好的消息是，进程还活着，虽然不再进行正经的业务。此时，祭出神器 WinDbg，尝试看看内存中有什么。

!dumpheap -stat

• MT ：对应 Method Table 地址。
• Count : 该对象的数量。
• TotalSize ：该对象的总大小，Bytes。

TriggerHit和TriggerProgress都是业务类型，可以大概看一下TriggerHit类型的大小，使用：

!dumpheap -mt 000007ff006775a0

!dumpobj 0000000005cbbf78

可以明确判断，每个AsyncToken实例只占48Bytes。而其为ConcurrentDictionary中的一个Node，代表一个KeyValue键值对。

综合以上可以看出，几种类型 TriggerProgress、TriggerHit、long、AsyncToken 类型最多。从业务设计上看 TriggerProgress/TriggerHit 业务类实例的个数是相同的，从图上看也是相同的，但数量肯定不至于有507万个。每个类型的占用内存大概在240M以上。而有差不多数量的 AsyncToken 类型，占用也在240M左右。而 long 类型，存放在 ConcurrentDictionary 中，应该是作为某种索引，居然有1000万条，空间占用480M以上。这几个类型的占用总和已经达到了3G左右。所以说，这里应该是内存泄漏的根源。

此时，查看对应的数据库表 Triggers，

居然有700多万条数据处在Enabled状态。此处的Trigger是个业务概念，其代表该Service与另外一个Service之间的Transaction，如果其为活跃，则证明在所依赖的Service并没有明确回复该Transaction已结束。而从业务设计角度，每秒会产生100-200个Transaction，每个Transaction通常在5分钟左右的时间结束。进一步在Service的日志Log中确认是否有Exception出现，排除处理Transaction异常的情况，发现没有。也就是说，有大量的Transaction未接收到回复，所依赖的Service应该出了问题。

走到此处，在LoadTest中内存泄漏的问题算是被确认了，而后来经过与相应的Service开发人员沟通，确认所依赖的Service确实有性能问题，因为在Load很高的情况下，发送的Transaction数量已经超过了对方Service承受的能力。后续的补充解决办法是为Transaction增加Timeout超时检测。

好，问题解决一个，线程数高的问题还没有解决，前面已经描述了，内存高与线程多没有关系。那么，那560个线程每个走在做什么工作呢？

分析线程使用

显然需要继续使用WinDbg，因为此时使用ProcessExplorer只能帮助确认线程在使用那些DLLs，没有更多帮助。

由于有500多个线程，所以也不知道从哪个开始，只能从头一个一个来。一般1-10可能是进程启动时启用的线程，比如MainThread、GC回收线程等。同时，业务中的一些常规Timer也会先启动占用线程。

当查到第22个线程时，

~ e !clrstack

这个很有帮助，发现第22个线程在 SemaphoreSlim.Wait() 等待一个信号量释放，而其为类 SmartQueue 中的代码。还好加了PDB文件，直接显示到 SmartQueue.cs 的第 301 行。直接看看代码，

发现这句代码在等待信号量的释放，并且没有指定超时时间，所以如果信号量在占用线程不被释放，这里将一直阻塞着。那这是一个被阻塞的线程，而不是引发阻塞的线程。

下一个线程，23号线程也在做同样的事情，等待信号量释放，所以猜测有很多线程在等待同一个信号量释放。

问题是，系统中有至少10个SmartQueue在工作，而此处无法看出是哪个SmartQueue被阻塞了。但根据业务设计和配置文件中的配置，

每个SmartQueue中最多启160个线程，而这个Queue的配置已经是最大的了，其他均小于160。这样看来，达到560，还不是一个SmartQueue在努力。

问题复杂了，一时看不出究竟，只能继续查看。当查到第30号线程时，

希望来了，这个调用占说明，在方法ObtainXXX中，正在Monitor.Enter(object)，也就是一个lock在尝试锁定对象。此时继续查看线程调用栈，40/50/100/200/300/400/500线程均Block在ObtainXXX方法中。

PDB信息中已经给出的代码行，

这里__activeXXX是一个ConcurrentDictionary，这里已经进行了DoubleCheck检测，也就是获得锁的线程需要检测是否该ID已经在其他线程中增加了。但调用这个ObtainXXX方法的代码有8处，并且在不同的业务规则中，所以确实可以发生在不同的SmartQueue中的线程中，也验证了上面的猜测。

那么，问题是，既然一个线程得到了锁，而其不释放这个锁，那么就是说{}代码中应该有可阻塞调用。

发现代码中，除了Log，只有一句代码，就是这个LoadXXXByID，其功能就是从数据库中获取数据并生成对象实例。

此处我开始疑惑，Service访问数据库使用EntityFramework，此处针对这个业务对象，只有两种操作，

• 如果数据库中不存在此业务对象ID，则Insert一条新的。
• 如果数据库中存在此业务对象ID，则通过Select读取数据构造业务对象。

业务代码简写为：

      Balance storedBalance = Repository.Balance.QueryWithPC()
        .SingleOrDefault(p => p.RelatedId == xxx);

      if storedBalance == null)
      {
        storedBalance = CreateBalanceToRepository(xxx);
      }

这能产生死锁？

分析数据库

走到这一步，开始关注数据库了。因为，感觉Insert操作会产生表级锁，阻塞所有Select操作，Update操作可能产生多种类型的锁，但Insert/Update会很快处理完毕释放锁。Select操作，默认EntityFramework并不加QueryHint，所以默认查询隔离级别为ReadCommitted，即使这样，查询只会变慢，但不会死锁。所以，有些想不通。

先查看了针对数据库访问定制的PerformanceCounter，

发现在发生故障之前，CRUD操作均在0.1秒以下。在发生故障的那个时间点，针对Balance表的Insert操作的时长已经达到了60秒的量级，而Select操作也已经平均在5秒以上。

到底发生了什么？

SQL Server Management Studio 提供了些默认的报表，先看看。发现一张有用的报表 Top Transactions by Locks Count，

貌似Triggers表有死锁出现，而业务上，Balance与Trigger是一对多的关系。

查看Trigger表的PerformanceCounter监控记录，

Trigger这张数据库表，在同样的时间也发生了类似的访问时间异常。

SELECT REQUEST_MODE, REQUEST_TYPE, REQUEST_SESSION_ID
FROM sys.dm_tran_locks
WHERE RESOURCE_TYPE = 'OBJECT'
AND RESOURCE_ASSOCIATED_ENTITY_ID =(SELECT OBJECT_iD('Triggers'))

用上面这个SQL查询确认Triggers表在SessionID=77上发生了IX类型的锁，不释放。

并且使用 sp_who2 确认这个session是由我们的Service保持的，因为有多个Service在使用同一个数据库。

我在Google上搜索到了一个可以查看具体锁内容的SQL，

SELECT  L.request_session_id AS SPID,
    DB_NAME(L.resource_database_id) AS DatabaseName,
    SC.name AS SchemaName,
    O.Name AS LockedObjectName,
    P.object_id AS LockedObjectId,
    L.resource_type AS LockedResource,
    L.request_mode AS LockType,
    ST.text AS SqlStatementText,
    ES.login_name AS LoginName,
    ES.host_name AS HostName,
    TST.is_user_transaction as IsUserTransaction,
    AT.name as TransactionName,
    CN.auth_scheme as AuthenticationMethod
FROM    sys.dm_tran_locks L
    JOIN sys.partitions P ON P.hobt_id = L.resource_associated_entity_id
    JOIN sys.objects O ON O.object_id = P.object_id
    JOIN sys.schemas SC ON O.schema_id = SC.schema_id
    JOIN sys.dm_exec_sessions ES ON ES.session_id = L.request_session_id
    JOIN sys.dm_tran_session_transactions TST ON ES.session_id = TST.session_id
    JOIN sys.dm_tran_active_transactions AT ON TST.transaction_id = AT.transaction_id
    JOIN sys.dm_exec_connections CN ON CN.session_id = ES.session_id
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(CN.most_recent_sql_handle) AS ST
WHERE   resource_database_id = db_id()
ORDER BY SchemaName

查询结果：

从SqlStatementText的样子可以看出，这些SQL基本上就是EntityFramework生成的。进而总结所有对Trigger表的操作SQL，

Insert Trigger:

insert [Triggers]([BalanceID], [Origin], [Offset], [Target], [TriggerId], [Category], [CreatedTime], [LastUpdatedTime], [Enabled])
values (@0, @1, @2, @3, @4, @5, @6, @7, @8)
select [ID]
from [Triggers]
where @@ROWCOUNT > 0 and [ID] = scope_identity()',N'@0 bigint,@1 bigint,@2 bigint,@3 bigint,@4 bigint,@5 smallint,@6 datetime2(7),@7 datetime2(7),@8 bit',@0=14,@1=0,@2=0,@3=2000,@4=635062714505193632,@5=0,@6='2013-06-08 07:00:19.8322818',@7='2013-06-08 07:00:19.8322818',@8=1

Update Trigger:

update [Triggers]
set [BalanceID] = @0, [Origin] = @1, [Offset] = @2, [Target] = @3, [TriggerId] = @4, [Category] = @5, [CreatedTime] = @6, [LastUpdatedTime] = @7, [Enabled] = @8
where ([ID] = @9)
',N'@0 bigint,@1 bigint,@2 bigint,@3 bigint,@4 bigint,@5 smallint,@6 datetime2(7),@7 datetime2(7),@8 bit,@9 bigint',@0=14,@1=0,@2=0,@3=266,@4=635062714505193629,@5=3,@6='2013-06-08 07:00:19.8292815',@7='2013-06-08 07:00:37.1550139',@8=0,@9=111

Select Trigger:

SELECT
[Extent1].[ID] AS [ID],
[Extent1].[BalanceID] AS [BalanceID],
[Extent1].[Origin] AS [Origin],
[Extent1].[Offset] AS [Offset],
[Extent1].[Target] AS [Target],
[Extent1].[TriggerId] AS [TriggerId],
[Extent1].[Category] AS [Category],
[Extent1].[CreatedTime] AS [CreatedTime],
[Extent1].[LastUpdatedTime] AS [LastUpdatedTime],
[Extent1].[Enabled] AS [Enabled]
FROM [Triggers] AS [Extent1]
WHERE ([Extent1].[BalanceID] = @p__linq__0) AND ([Extent1].[Enabled] = 1) AND ([Extent1].[LastUpdatedTime] > @p__linq__1)',N'@p__linq__0 bigint,@p__linq__1 datetime2(7)',@p__linq__0=22,@p__linq__1='2013-06-08 06:15:56.6259518'

这些SQL都已经是简单到不能再简单的SQL了，但根据上图描述，在多个Key上产生了X锁，在多个Page上产生了IX锁，而我猜测就是这个IX锁阻塞了所有操作。

但，我还是不知道为什么会产生DeadLock。我只能猜测，一个Update在把持一个Key-X锁，而另一个Update把持着Page-IX锁，他们互相等，而Select在等S锁，并等待X、IX结束。

然后，我尝试了一个很stupid的操作，Kill 77。我把这个session给kill掉了，瞬间，service进程没了。我破坏了现场。

我以为，然后就没有然后了。

是的，在进程死之前，居然打了句Log，真给力啊。至少它明确的告诉了我，“An existing connection was forcibly closed by the remote host.”。这就是我的Kill操作。

而且，其证明了这个session阻塞在 UnitOfWork.Commit() 方法上，也就是最终的 DbContext.SaveChanges() 上。

而这个操作是在Update这个Triggers表，也就是Transaction在这里产生了DeadLock最终没有返回，导致此处代码一直被Block，进而没有释放lock(object)，进而阻塞线程，并阻止了其他线程的访问。

最后，我做了些更改，当获取 Repository<Trigger> 时，增加 TransactionScope，并指定 ReadUncommitted。

    private static T Get<T>() where T : class
    {
      T obj = default(T);

      using (var transactionScope = new TransactionScope(
        TransactionScopeOption.RequiresNew,
        new TransactionOptions()
        {
          IsolationLevel = IsolationLevel.ReadUncommitted
        }))
      {
        obj = UnityContainerDispatcher.GetContainer().Resolve<T>();
        transactionScope.Complete();
      }

      return obj;
    }

在新的一轮测试中，相同 Load 下，DeadLock 没有再产生，只能说 "貌似" 解决了问题。