NET中怎么排查内存持续增长问题
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1、服务端代码，只提供GetFile操作，返回相对较大的内容，便于快速看到内存持续增长的过程。
class Program { static void Main(string[] args) { using (ServiceHost host = new ServiceHost(typeof(FileImp))) { host.AddServiceEndpoint(typeof(IFile), new WSHttpBinding(), "http://127.0.0.1:9999/FileService"); if (host.Description.Behaviors.Find() == null) { ServiceMetadataBehavior behavior = new ServiceMetadataBehavior(); behavior.HttpGetEnabled = true; behavior.HttpGetUrl = new Uri("http://127.0.0.1:9999/FileService/metadata"); host.Description.Behaviors.Add(behavior); } host.Opened += delegate { Console.WriteLine("FileService已经启动，按任意键终止服务！"); }; host.Open(); Console.Read(); } } } class FileImp : IFile { static byte[] _fileContent = new byte[1024 * 8]; public byte[] GetFile(string fileName) { int loginID = OperationContext.Current.IncomingMessageHeaders.GetHeader("LoginID", string.Empty); Console.WriteLine(string.Format("调用者ID:{0}", loginID)); return _fileContent; } } 2、客户端代码，循环调用GetFile操作，在调用前给消息头添加一些登录信息。另外为了避免垃圾回收机制执行的不确定性对内存增长的干扰，在每次调用完毕后，强制启动垃圾回收机制，对所有代进行垃圾回收，确保增长的内存都是可到达，无法对其进行回收。
class Program { static void Main(string[] args) { int callCount = 0; int loginID = 0; while (true) { using (ChannelFactory channelFactory = new ChannelFactory(new WSHttpBinding(), "http://127.0.0.1:9999/FileService")) { IFile fileProxy = channelFactory.CreateChannel(); using (fileProxy as IDisposable) { //OperationContext.Current = new OperationContext(fileProxy as IContextChannel); OperationContextScope scope = new OperationContextScope(fileProxy as IContextChannel); var loginIDHeadInfo = MessageHeader.CreateHeader("LoginID", string.Empty, ++loginID); OperationContext.Current.OutgoingMessageHeaders.Add(loginIDHeadInfo); byte[] fileContent = fileProxy.GetFile(string.Empty); } } GC.Collect();//强制启动垃圾回收 Console.WriteLine(string.Format("调用次数：{0}", ++callCount)); } } } 二、分析排查
要解决内存持续增长的问题，首先需要定位问题，才能做相应的修复。对于逻辑简单的代码，可以简单直接通过排除法来定位问题代码所在，对于错综复杂的代 码，就需要耗费一定时间了。当然除了排除法，还可以借助内存检测工具来快速定位问题代码。对于.net平台,微软提供.net辅助工具CLR Profiler帮助我们的性能测试人员以及研发人员,找到内存没有及时回收,占着内存不释放的方法。监测客户端程序运行的结果如下：
从上图可看到OperationContextScope对象占用了98%的内存，当前OperationContextScope对象持有256个 OperationContextScope对象的引用，这些OperationContextScope对象总共持有258个 OperationContext的引用，每个OperationContext对象持有客户端代理的相关对象引用，导致每个客户端代理产生的内存在使用 完毕后都无法得到释放。
三、问题解决
OperationContextScope类主要作用是创建一个块，其中 OperationContext 对象在范围之内。也就是说创建一个基于OperationContext 的上下文范围，在这范围内共享一个相同的OperationContext对 象。这种上下文的特性是支持嵌套的，即一个大的上下文范围内可以有若干个小的上下文范围，而且不会造成相互不干扰。所以如果没显式调用该对象的 Dispose方法结束当前上下文恢复前一上下文，再利用OperationContextScope类创建新的上下文，就会一直嵌套下去。所以在这里应 该要显式调用Dispose方法结束当前OperationContextScope上下文范围，这样可以解决内存持续增长的问题了。
class Program { static void Main(string[] args) { int callCount = 0; int loginID = 0; while (true) { using (ChannelFactory channelFactory = new ChannelFactory(new WSHttpBinding(), "http://127.0.0.1:9999/FileService")) { IFile fileProxy = channelFactory.CreateChannel(); using (fileProxy as IDisposable) { //OperationContext.Current = new OperationContext(fileProxy as IContextChannel); using (OperationContextScope scope = new OperationContextScope(fileProxy as IContextChannel)) { var loginIDHeadInfo = MessageHeader.CreateHeader("LoginID", string.Empty, ++loginID); OperationContext.Current.OutgoingMessageHeaders.Add(loginIDHeadInfo); } byte[] fileContent = fileProxy.GetFile(string.Empty); } } GC.Collect();//强制启动垃圾回收 Console.WriteLine(string.Format("调用次数：{0}", ++callCount)); } } } 四、问题根源
OperationContextScope为什么能持有大量的OperationContext引用？从CLR Profiler工具获取的结果中可以看到OperationContextScope对象通过其内部OperationContextScope对象来 持有大量OperationContext对象引用，可以推断该类应该有一个OperationContextScope类型的字段。下面看一下OperationContextScope类的源码。
public sealed class OperationContextScope : IDisposable { [ThreadStatic] static OperationContextScope currentScope; OperationContext currentContext; bool disposed; readonly OperationContext originalContext = OperationContext.Current; readonly OperationContextScope originalScope = OperationContextScope.currentScope; readonly Thread thread = Thread.CurrentThread; public OperationContextScope(IContextChannel channel) { this.PushContext(new OperationContext(channel)); } public OperationContextScope(OperationContext context) { this.PushContext(context); } public void Dispose() { if (!this.disposed) { this.disposed = true; this.PopContext(); } } void PushContext(OperationContext context) { this.currentContext = context; OperationContextScope.currentScope = this; OperationContext.Current = this.currentContext; } void PopContext() { if (this.thread != Thread.CurrentThread) throw DiagnosticUtility.ExceptionUtility.ThrowHelperError(new InvalidOperationException(SR.GetString(SR.SFxInvalidContextScopeThread0))); if (OperationContextScope.currentScope != this) throw DiagnosticUtility.ExceptionUtility.ThrowHelperError(new InvalidOperationException(SR.GetString(SR.SFxInterleavedContextScopes0))); if (OperationContext.Current != this.currentContext) throw DiagnosticUtility.ExceptionUtility.ThrowHelperError(new InvalidOperationException(SR.GetString(SR.SFxContextModifiedInsideScope0))); OperationContextScope.currentScope = this.originalScope; OperationContext.Current = this.originalContext; if (this.currentContext != null) this.currentContext.SetClientReply(null, false); } }当前的上下文对象由线程***的静态字段currentScope持有，其实例字段originalScope保持前一上下文对象的引用，如果使用完毕后不 结束当前上下文范围，就会一直嵌套下去，导致所有OperationContext对象都保持可到达，垃圾回收机制无法进行回收，从而使得内存持续增长， 直到内存溢出。
上述就是小编为大家分享的NET中怎么排查内存持续增长问题了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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