公司某资料子系统定期cpu过高的诊断

公司某资料子系统定期cpu过高的诊断

公司里的某负责保存用户文档的子系统有时会忽然cpu很高,过了大约5分钟后又恢复正常水平。领导协调让我帮看一下 (我心里是: 不熟悉这个子系统里面的代码,我尽力哈)

其实确实是这样的,如果熟悉出问题的系统的代码,会对诊断问题起到很大的帮助,否则就需要更多的利用对底层的理解了。.

公司某资料子系统定期cpu过高的诊断

打听后知道了这个子系统用.net core写的,可以运行在windows和linux docker上,且这次的cpu高的问题,他们在windows运行也可复现。于是,我让他们在windows上运行,发现cpu高的时候dump一下。(然后windbg就可以准备下地干活了)

在用windbg看了大部分threadpool worker线程的情况后,我发现大部分线程都运行到这样类似的call stack上:

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先大概看一下这个

PeopleManagementService.Program+c__DisplayClass2_0.b__0(PeopleManagementService.User)在做什么,用IL反编译工具可以看到:

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再结合call stack,感觉上下文正在从某集合里查找东西呢?

(一个题外话,上面那个c__DisplayClass2_0.b__0名字挺奇怪,其实这是C# compiler在build我们的C#代码到IL时帮着生成的一些code。对于目前这个,就对应我们C#程序员写出的lambda )

找东西会把cpu明显提高么?去看看PrintUserLastEnteredTimeDetail()在干什么吧。(其实子系统team的同事人很好,所以这次我直接找他要对应的代码得了) 简化代码:

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看起来是在一个叫users的List中按条件查找东西。看看这个list的size, 用!do试一下:

0:027> !DumpObj /d 0000019a8000d938Name:        System.Collections.Generic.List`1[[PeopleManagementService.User, PeopleManagementService]]MethodTable: 00007ff96c313e88EEClass:     00007ff96c2df530Tracked Type: falseSize:        32(0x20) bytesFile:        C:\Program Files\dotnet\shared\Microsoft.NETCore.App\6.0.14\System.Private.CoreLib.dllFields:              MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name00007ff96c2fd618  4002099        8     System.__Canon[]  0 instance 0000019a90bc12a0 _items00007ff96c2a94b0  400209a       10         System.Int32  1 instance           524288 _size00007ff96c2a94b0  400209b       14         System.Int32  1 instance           524288 _version00007ff96c2fd618  400209c        8     System.__Canon[]  0   static dynamic statics NYI                 s_emptyArray

size大约524288,500K的items在list里面,然后多个线程在一起进行这样的查找,所以cpu提高了。

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在告知同事这个原因前,我还有意无意地查了一下那个保存big list的Dictionary,用!gcroot:

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然后!do看一下:

!do 0000019A8000D818Name:        System.Collections.Generic.Dictionary`2+Entry[[System.String, System.Private.CoreLib],[System.Collections.Generic.List`1[[PeopleManagementService.User, PeopleManagementService]], System.Private.CoreLib]][]MethodTable: 00007ff96c322808EEClass:     00007ff96c322770Tracked Type: falseSize:        96(0x60) bytesArray:       Rank 1, Number of elements 3, Type VALUETYPE

一个保存着那么大list的Dictionary, 其实只有<=3的key value pairs。再看看它的keys是啥。我们用windbg的memory view直接看内存中的"瓤"吧:

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 64位的进程运行环境,clr array的第一个item在0000019A8000D818 + 8(mt ptr size) + 4(length field) + 4 (padding),所以看标红的那两个地址。

0:027> !DumpObj /d 0000019a8000cce8Name:        System.StringMethodTable: 00007ff96c2bd708EEClass:     00007ff96c299d60Tracked Type: falseSize:        30(0x1e) bytesFile:        C:\Program Files\dotnet\shared\Microsoft.NETCore.App\6.0.14\System.Private.CoreLib.dllString:      Male
0:027> !DumpObj /d 0000019a8000cd08Name:        System.StringMethodTable: 00007ff96c2bd708EEClass:     00007ff96c299d60Tracked Type: falseSize:        34(0x22) bytesFile:        C:\Program Files\dotnet\shared\Microsoft.NETCore.App\6.0.14\System.Private.CoreLib.dllString:      Female

原来Dictionary按性别分类保存了所有的用户信息。

我把这些信息告诉同事,他第一反应是没有想到这个运行的结果。按照他的代码,他预期是按性别和用户名一起来当key,然后放到Dictionary,这样查询起来至少时间复杂度不应这么高。于是我和那个同事打开相关的生成key的代码:

private static string GetUserKey(Gender gender, string userName) => string.Join(userName, gender);

大家发现没?想当然的用String.Join来连接2个object,却没注意其实String.Join的定义是这样,注意第一个参数可是separator啊:

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这么错误的使用,就相当于把user name作为separator,而后面的集合参数其实就传了一个性别,所以生成的key就总是同一个,本想做成user cache的Dictionary的数据最终退化为两个很大的lists 然后多个线程一起在这两个大大的list上以O(n)的时间复杂度查找东西,cpu就高起来了……

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看来大家不能这么随随便便的写C#代码啊,虽然.net sdk会为C#程序员提供便利和安全性,但自己也不该想当然的无脑coding哈。最后同事的脸比较红哈

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