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记一次 .NET某云HIS系统 CPU爆高分析

mhr18 2025-05-21 15:06 41 浏览 0 评论

一:背景

1. 讲故事

年前有位朋友找到我,说他们的系统会偶发性的CPU爆高,有时候是爆高几十秒,有时候高达一分多钟,自己有一点分析基础,但还是没找到原因,让我帮忙看下怎么回事?

二:CPU爆高分析

1. CPU 真的爆高吗

还是那句话,一定要相信数据,不要被别人带偏,使用 !tp!cpuid 观察下CPU的利用率和大哥的实力。


0:232> !tp
CPU utilization: 59%
Worker Thread: Total: 77 Running: 5 Idle: 59 MaxLimit: 32767 MinLimit: 64
Work Request in Queue: 0
--------------------------------------
Number of Timers: 2
--------------------------------------
Completion Port Thread:Total: 3 Free: 3 MaxFree: 128 CurrentLimit: 3 MaxLimit: 1000 MinLimit: 64
0:232> !cpuid
CP F/M/S Manufacturer MHz
06,15,11 <unavailable> 2195
16,15,11 <unavailable> 2195
...
636,15,11 <unavailable> 2195

从卦中数据看,虽然没有朋友说的100%,但针对64核的场景下把CPU干到59%也是需要思考的,起码有 38 个核被打满了。

2. 到底发生了什么

我的调试训练营里的朋友都知道,我绘制过CPU爆高的分析套路,所以先看下有没有GC触发,使用 !t -special 观察是否有 SuspendEE 标记,结果发现没有,但这里要注意了,没有不代表GC没触发,所以稳一点的做法就是观察每一个线程的调用栈,使用 ~*k观察,截图如下:

从调用栈来看,当前有 21个线程正在backgroundgc 的 SetFree 方法中,即将收集到的垃圾对象点掉,从经验上来说,虽然 bgc 是属于 2代,但由它引发的 cpu 爆高,我还真没遇见过。

接下来的路在哪里呢?使用兜底的方法 ~*e !clrstack 观察下每个线程都在做什么,毕竟CPU的爆高都是 线程 抬起来的。


OS Thread Id: 0x57cc (247)
Child SP IP Call Site
000000fb8187ae98 00007ffa9683f94a [HelperMethodFrame: 000000fb8187ae98]
000000fb8187afe0 00007ffa35808441 CSRedis.CSRedisClient+c.<.ctor>b__38_6()
000000fb8187b050 00007ffa35808368 CSRedis.CSRedisClient.DeserializeObject[[System.__Canon, mscorlib]](System.String)
000000fb8187b170 00007ffa3580807e CSRedis.CSRedisClient.DeserializeRedisValueInternal[[System.__Canon, mscorlib]](Byte[])
000000fb8187b540 00007ffa3582a605 CSRedis.CSRedisClient.HGet[[System.__Canon, mscorlib]](System.String, System.String)
000000fb8187b5d0 00007ffa3582a3ee xxx.RedisCoreHelper.HGet[[System.__Canon, mscorlib]](System.String, System.String)
...
000000fb8187b780 00007ffa367890e8 xxx.ProcessOrder4Print(...)
000000fb621bbc10 00007ffa3677bbd2 xxx.getOrderPrintData(...)
...
000000fb621bdcc0 00007ffa353be227 System.Web.Http.WebHost.HttpControllerHandler.ProcessRequestAsyncCore(System.Web.HttpContextBase)
...
000000fb621beb10 00007ffa354623ae DomainNeutralILStubClass.IL_STUB_PInvoke(IntPtr, System.Web.RequestNotificationStatus ByRef)
000000fb621bebd0 00007ffa35150221 System.Web.Hosting.PipelineRuntime.ProcessRequestNotificationHelper(IntPtr, IntPtr, IntPtr, Int32)
000000fb621bed70 00007ffa3514f8c3 System.Web.Hosting.PipelineRuntime.ProcessRequestNotification(IntPtr, IntPtr, IntPtr, Int32)
000000fb621bedb0 00007ffa3514f1d2 DomainNeutralILStubClass.IL_STUB_ReversePInvoke(Int64, Int64, Int64, Int32)
000000fb621bef88 00007ffa93802463 [ContextTransitionFrame: 000000fb621bef88]
OS Thread Id: 0x180 (248)
Child SP IP Call Site
GetFrameContext failed: 1
00000000000000000000000000000000
OS Thread Id: 0x3f54 (249)
Child SP IP Call Site
GetFrameContext failed: 1
00000000000000000000000000000000
OS Thread Id: 0x2b00 (250)
Child SP IP Call Site
GetFrameContext failed: 1
00000000000000000000000000000000
OS Thread Id: 0x6cbc (251)
Unable to walk the managed stack. The current thread is likely not a
managed thread. You can run !threads to get a list of managed threads in
the process
Failed to start stack walk: 80070057
...

通览卦中数据,只有 4 个线程有托管栈,都和 getOrderPrintData 方法有关,这就很让人无语了,即使最坏情况下 4 个线程死循环,也就占用区区占用4个逻辑核,怎么滴也不会导致目前的现状。。。

3. 敢问路在何方

到这里就很难分析了,需要考察调试者的思维缜密性。。。 既然 CPU 能被短时打爆,目前来看也只有后台GC默认配备的 64个bgc线程能做到,正常情况下它的性格很温顺,肯定遭到了一些不为人知的打压,再结合23个线程都在 SetFree,冥冥之中感觉它要点掉的东西太多了?让 bgc 线程成了 CPU 密集性 操作,有些朋友应该知道 后台GC 有一个特征就是并发性,即 工作线程 和 bgc 线程可以同时运行,刚才用 !t -special 没有找到 SuspendEE,也正说明了这一点,接下来的调查方向就是观察谁在猛烈的丢垃圾,回到 getOrderPrintData 方法上来,观察这个调用栈可以发现是一个 http 请求,首先用 !whttp 观察下 http 请求情况。


0:247> !whttp
HttpContext Thread Time Out Running Status Verb Url
...
0:247> !whttp
HttpContext Thread Time Out Running Status Verb Url
000002d9f6f5b330 22500:01:5000:01:08 200 POST http://xxxx/getOrderPrintData
000002dcb6c9d8c0 24700:01:5000:01:08 200 POST http://xxxx/getOrderPrintData
000002e4f700a8e0 26000:01:5000:01:03 200 POST http://xxxx/getOrderPrintData
000002e6b6fcc1d0 22700:01:5000:01:03 200 POST http://xxxx/getOrderPrintData
...

25HttpContext object(s) found matching criteria

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================================
Dump HttpRuntime info: !wruntime

从卦中看到了4个 getOrderPrintData 请求,并且目前耗时 1分50秒 都没有处理完,好奇心马上就起来了,到底在干什么奇葩逻辑?将 getOrderPrintData 方法的逻辑模糊如下:


public ApiResponse<xxxxPrintVO> getOrderPrintData(xxxOrder xxxOrder)
{
xxxxPrintVO xxxPrintVO = new xxxxPrintVO();
...
List<xxxOrder> list2 = (from p in DbContext.db.Queryable<xxxOrder>().Where(xxxxOrder.buildQuery().ToExpression())
orderby p.SORT_NO
select p).ToList();

IEnumerable<IGrouping<string, xxxOrder>> enumerable = from p in list2
group p by p.COMB_ID;

foreach (IGrouping<string,xxxOrder> item in enumerable)
{
... //大量的临时对象
}
ProcessOrder4Print(orderType, list2, ref pageOrders);
}

private void ProcessOrder4Print(xxx, List<xxxOrder> orderList,xxx)
{
foreach (MedIpOrder order in orderList)
{
... //大量的临时对象
}
}

结合内存的实时情况,发现问题出在了这个 list2 上,居然有高达 10w+ 个,输出如下:


0:247> !do000002dcb6cd2368
Name: System.Collections.Generic.List`1[[xxxIpOrder, xxx]]
MethodTable: 00007ffa352a6150
EEClass: 00007ffa916cacb0
Size: 40(0x28) bytes
File: C:\Windows\Microsoft.Net\assembly\GAC_64\mscorlib\v4.0_4.0.0.0__b77a5c561934e089\mscorlib.dll
Fields:
MT Field Offset Type VT Attr Value Name
00007ffa91cd2f60 400187c 8 System.__Canon[] 0 instance 000002e9369a0468 _items
00007ffa91ca9428 400187d 18 System.Int32 1 instance 106929 _size
00007ffa91ca9428 400187e 1c System.Int32 1 instance 106929 _version
00007ffa91ca6fd8 400187f 10 System.Object 0 instance 0000000000000000 _syncRoot
00007ffa91cd2f60 4001880 8 System.__Canon[] 0 static <no information>

难怪执行快2分钟还没执行完? 相信其他3个线程的 list2 也不少,这么多的循环得要产生多少个瞬时临时对象,难怪导致后台GC直接变成了CPU密集型操作。

接下来就是告诉朋友为什么要从 DbContext 中捞 10w 条数据?朋友经过分析说是 UI上的参数问题,后台没有过滤掉,导致把数据全部给捞出来了,无语了。。。

三:总结

这次CPU爆高事故属于典型的 蝴蝶效应,用 4 个线程间接的把64核的CPU直接干爆,这种问题有一定的隐蔽性,需要调试者对 后台GC 有一个总体的认识,否则还真不好解决,最后来一张 引发龙卷风 的小蝴蝶。。。


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