6月30日我們發(fā)布了異步化改造后的博客程序之后，出現(xiàn)了高內(nèi)存、高CPU、高線程數(shù)的不理想情況。

經(jīng)過(guò)一周的追查，終于水落日出——引起不理想情況的根源是我們修改過(guò)的EnyimMemcached代碼存在內(nèi)存泄漏問(wèn)題。

而造成內(nèi)存泄漏的根源是我們沒(méi)有對(duì)SocketAsyncEventArgs進(jìn)行Dispose，實(shí)際情況是我們當(dāng)時(shí)根本沒(méi)注意到SocketAsyncEventArgs實(shí)現(xiàn)了IDispose接口，而這個(gè)小小的疏忽竟然折騰了我們一個(gè)星期。

存在內(nèi)存泄漏問(wèn)題的代碼是這樣寫的：

a) 異步從Socket中讀取數(shù)據(jù)：

public async Task<byte[]> ReadBytesAsync(int count)  
{  
    var args = new SocketAsyncEventArgs();  
    args.SetBuffer(new byte[count], 0, count);  
    var awaitable = new SocketAwaitable(args);  
    await this.socket.ReceiveAsync(awaitable);              
    return args.Buffer;  
} 

b) 異步向Socket中寫入數(shù)據(jù)：

public async Task WriteSync(IList<ArraySegment<byte>> buffers)  
{  
    var args = new SocketAsyncEventArgs();  
    args.BufferList = buffers;  
    var awaitable = new SocketAwaitable(args);  
    await this.socket.SendAsync(awaitable);  
} 

解決內(nèi)存泄漏問(wèn)題的方法很簡(jiǎn)單，using+Buffer.BlockCopy，代碼如下：

a) 改進(jìn)后的異步從Socket中讀取數(shù)據(jù)：

public async Task<byte[]> ReadBytesAsync(int count)  
{  
    using (var args = new SocketAsyncEventArgs())  
    {  
        args.SetBuffer(new byte[count], 0, count);  
        var awaitable = new SocketAwaitable(args);  
        await this.socket.ReceiveAsync(awaitable);  
        var receivedBytes = new Byte[args.BytesTransferred];  
        Buffer.BlockCopy(args.Buffer, 0, receivedBytes, 0, args.BytesTransferred);  
        return receivedBytes;  
    }  
} 

b) 改進(jìn)后的異步向Socket中寫入數(shù)據(jù)：

public async Task WriteSync(IList<ArraySegment<byte>> buffers)  
{  
    using (var args = new SocketAsyncEventArgs())  
    {  
        args.BufferList = buffers;  
        var awaitable = new SocketAwaitable(args);  
        await this.socket.SendAsync(awaitable);  
    }              
} 

改進(jìn)后的代碼已發(fā)布至github：https://github.com/cnblogs/EnyimMemcached。

你也許會(huì)問(wèn)我們是如何監(jiān)測(cè)到內(nèi)存泄漏情況的呢？

我們借助于兩個(gè)工具：Windows任務(wù)管理器與性能監(jiān)視器。

1. 通過(guò)任務(wù)管理器，我們觀察到w3wp占用的內(nèi)存會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，當(dāng)?shù)竭_(dá)5G左右，在8核8G的阿里云虛擬機(jī)上CPU就開始做坐過(guò)山車，只有回收程序池（重啟w3wp進(jìn)程）才能恢復(fù)正常。

2. 通過(guò)性能監(jiān)視器，我們監(jiān)測(cè)了兩個(gè)指標(biāo)：

a) \.NET CLR Memory(w3wp)\# Bytes in all Heaps （針對(duì)托管內(nèi)存）

b) \Process(w3wp)\Private Bytes （針對(duì)非托管內(nèi)存）

觀察到的情況見(jiàn)下圖：

（綠色是Private Bytes）

Bytes in all Heaps與Private Bytes都會(huì)出現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)。

而對(duì)SocketAsyncEventArgs進(jìn)行Dispose之后，性能監(jiān)視器看到的\.NET CLR Memory\# Bytes in all Heaps變成了這樣：

\Process\Private Bytes也與Bytes in all Heaps相映成輝：

一看到這樣的圖形，你應(yīng)該和我們一樣感覺(jué)到了GC在背后辛勤工作的身影。 

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/cmt/p/sokcet_memory_leak.html