一：背景
1. 讲故事
前些天有位朋友找到我，说他们的程序内存会偶发性暴涨，自己分析了下是非托管内存问题，让我帮忙看下怎么回事？哈哈，看到这个dump我还是非常有兴趣的，居然还有这种游戏币自助机类型的程序，下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的？由于dump是linux上的程序，刚好windbg可以全平台分析，太爽了，直接用windbg开干吧。
二：WinDbg 分析
1. 到底是哪里的泄漏
在 windows 平台上相信有很多朋友都知道用 !address -summary 命令看，但这是专属于windows平台的命令，在分析linux上的dump不好使，参考如下输出：
0:000> !address -summary
--- Usage Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
<unknown> 1685 7ffc`d6725c00 ( 127.988 TB) 100.00% 100.00%
Image 7102 0`0b524400 ( 181.142 MB) 0.00% 0.00%
--- Type Summary (for busy) ------ RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
2248 7ffc`02549000 ( 127.984 TB) 100.00%
MEM_PRIVATE 6539 0`df701000 ( 3.491 GB) 0.00% 0.00%
--- State Summary ---------------- RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
2248 7ffc`02549000 ( 127.984 TB) 100.00% 100.00%
MEM_COMMIT 6539 0`df701000 ( 3.491 GB) 0.00% 0.00%
--- Protect Summary (for commit) - RgnCount ----------- Total Size -------- %ofBusy %ofTotal
PAGE_READWRITE 2099 0`dd75e000 ( 3.460 GB) 0.00% 0.00%
PAGE_EXECUTE_WRITECOPY 33 0`00d4c000 ( 13.297 MB) 0.00% 0.00%
PAGE_READONLY 2736 0`00b01000 ( 11.004 MB) 0.00% 0.00%
PAGE_EXECUTE_READ 1671 0`00756000 ( 7.336 MB) 0.00% 0.00%
--- Largest Region by Usage ----------- Base Address -------- Region Size ----------
<unknown> 0`00000000 55cb`2dc3b000 ( 85.794 TB)
Image 7f71`9dbdd000 0`01b16000 ( 27.086 MB)
卦中的内存段分类用处不大，也没有多大的参考价值，那怎么办呢？其实 coreclr 团队也考虑到了这个情况，它提供了一个 maddress 命令来实现跨平台的 !address，更改后输出如下：
0:000> !sos maddress
Enumerating and tagging the entire address space and caching the result...
Subsequent runs of this command should be faster.
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Memory Kind | StartAddr | EndAddr-1 | Size | Type | State | Protect | Image |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Stack | 7f6e356ec000 | 7f6e35eec000 | 8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT | PAGE_READWRITE | |
| Stack | 7f6e35eed000 | 7f6e366ed000 | 8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT | PAGE_READWRITE | |
| Stack | 7f6e366ee000 | 7f6e36eee000 | 8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT | PAGE_READWRITE | |
| Stack | 7f6e36eef000 | 7f6e376ef000 | 8.00mb | MEM_PRIVATE | MEM_COMMIT | PAGE_READWRITE | |
...
+-------------------------------------------------------------------------+
| Memory Type | Count | Size | Size (bytes) |
+-------------------------------------------------------------------------+
| Stack | 423 | 3.29gb | 3,528,859,648 |
| Image | 7,102 | 181.14mb | 189,940,736 |
| PAGE_READWRITE | 206 | 89.18mb | 93,511,680 |
| GCHeap | 3 | 37.75mb | 39,587,840 |
| HighFrequencyHeap | 395 | 24.66mb | 25,858,048 |
| LowFrequencyHeap | 316 | 22.20mb | 23,277,568 |
| LoaderCodeHeap | 13 | 17.00mb | 17,825,792 |
| ResolveHeap | 2 | 732.00kb | 749,568 |
| HostCodeHeap | 8 | 668.00kb | 684,032 |
| DispatchHeap | 1 | 196.00kb | 200,704 |
| PAGE_EXECUTE_WRITECOPY | 6 | 184.00kb | 188,416 |
| CacheEntryHeap | 3 | 164.00kb | 167,936 |
| IndirectionCellHeap | 3 | 152.00kb | 155,648 |
| LookupHeap | 3 | 144.00kb | 147,456 |
| StubHeap | 2 | 76.00kb | 77,824 |
| PAGE_EXECUTE_READ | 1 | 4.00kb | 4,096 |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [TOTAL] | 8,487 | 3.65gb | 3,921,236,992 |
+-------------------------------------------------------------------------+
从卦中可以看到当前程序总计 3.65G 内存占用，基本上都被线程栈给吃掉了，更让人意想不到的是这个线程栈居然占用 8M 的内存空间，这个着实有点大了，而且 linux 不像 windows 有一个 reserved 的概念，这里的 8M 是实实在在的预占，可以观察这 8M 的内存地址即可，都是初始化的 0, 这就说不过去了。
0:000> dp 7f6e356ec000 7f6e35eec000
00007f6e`356ec000 00000000`00000000 00000000`00000000
...
00007f6e`35eebfc0 00000000`00000000 00000000`00000000
00007f6e`35eebfd0 00000000`00000000 00000000`00000000
00007f6e`35eebfe0 00000000`00000000 00000000`00000000
00007f6e`35eebff0 00000000`00000000 00000000`00000000
2. 如何修改栈空间大小
一般来说不同的操作系统发行版有不同的默认栈空间配置，可以先到内存搜一下当前是哪一个发行版，做法就是搜索操作系统名称主要关键字。
0:000> s-a 0 L?0xffffffffffffffff "centos"
...
000055cb`2ecf08c8 63 65 6e 74 6f 73 2e 37-2d 78 36 34 00 00 00 00 centos.7-x64....
...
从卦中可以看到当前操作系统是 centos7-x64，在 windows 平台上修改栈空间大小可以修改 PE 头，在 linux 上有两种做法。
- 修改 ulimit -s 参数
root@ubuntu:/data# ulimit -s
8192
root@ubuntu:/data# ulimit -s 2048
root@ubuntu:/data# ulimit -s
2048
- 修改 DOTNET_DefaultStackSize 环境变量
DOTNET_DefaultStackSize=180000
更多可以参考文章： https://www.alexander-koepke.de/post/2023-10-18-til-dotnet-stack-size/
上面是解决问题的第一个方向，接下来我们说另一个方向，为什么会产生总计 423 个线程呢？
3. 为什么会有那么多线程
要找到这个答案，需要去看每一个线程此时都在干嘛，这个可以使用 windbg 专属命令。
0:000> ~*e !clrstack
...
OS Thread Id: 0x4e (24)
Child SP IP Call Site
00007F70B20FC4B0 00007f71a4131ad8 [InlinedCallFrame: 00007f70b20fc4b0] /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown
00007F70B20FC4B0 00007f7130299970 [InlinedCallFrame: 00007f70b20fc4b0] /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown
00007F70B20FC4A0 00007f7130299970 ILStubClass.IL_STUB_PInvoke(IntPtr, IntPtr)
00007F70B20FC530 00007f7130309fab /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown
00007F70B20FC880 00007f7131c5a75d /app/Confluent.Kafka.dll!Unknown
00007F70B20FC8A0 00007f7130303ebe /app/DotNetCore.CAP.Kafka.dll!Unknown
00007F70B20FC980 00007f71302f4854 /app/DotNetCore.CAP.dll!Unknown
00007F70B20FCA50 00007f7129b187f4 System.Threading.Tasks.Task.InnerInvoke() [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2387]
00007F70B20FCA70 00007f7129b1d316 System.Threading.Tasks.Task+c.<.cctor>b__272_0(System.Object) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2375]
00007F70B20FCA80 00007f7129b03d6b System.Threading.ExecutionContext.RunInternal(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/ExecutionContext.cs @ 183]
00007F70B20FCAD0 00007f7129b18524 System.Threading.Tasks.Task.ExecuteWithThreadLocal(System.Threading.Tasks.Task ByRef, System.Threading.Thread) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2333]
00007F70B20FCB50 00007f7129b18418 System.Threading.Tasks.Task.ExecuteEntryUnsafe(System.Threading.Thread) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/Task.cs @ 2271]
00007F70B20FCB70 00007f7129b21a67 System.Threading.Tasks.ThreadPoolTaskScheduler+c.<.cctor>b__10_0(System.Object) [/_/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Tasks/ThreadPoolTaskScheduler.cs @ 35]
00007F70B20FCB80 00007f7129af88c2 System.Threading.Thread.StartCallback() [/_/src/coreclr/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/Thread.CoreCLR.cs @ 105]
00007F70B20FCCF0 00007f71a37ab9c7 [DebuggerU2MCatchHandlerFrame: 00007f70b20fccf0]
...
从卦中数据看有很多的 Unknown，说明dump取得不好，可能不是用正规的 dotnet-dump 或者 procdump，但不管怎么说，还是可以看到大量的和 Kafka 有关的链接库，并且从 InnerInvoke 这个执行 m_action 来看，应该是有大量线程卡在 Kafka 中的某个函数上。
有了这些知识，最后给到朋友的建议如下：
- 修改 DOTNET_DefaultStackSize 参数
可以仿照 windows 上的 .netcore 默认 1.5M 的栈空间设置，因为8M真的太大了，扛不住，也和 Linux 的低内存使用不符。
- 观察 Kafka 的相关逻辑
毕竟有大量线程在 Kafka 的等待上，个人觉得可能是订阅线程太多，或者什么业务执行时间长导致的线程饥饿，尽量把线程压下去。
三：总结
Linux 上的 .NET 调试生态在日渐丰富，这是一件让人很兴奋的事情，最后再给 WinDbg 点个赞，它不仅可以全平台dump分析，还可以实时调试 Linux 进程，现如今的WinDbg真的是神一般的存在。
