【发布时间】:2015-04-24 19:18:25
【问题描述】:
我正在为 C# 客户端使用 CouchbaseNetClient 2.0.3.1,当我开始线程化我的应用程序时遇到了内存不足的情况。虽然我没有尝试找出所有可疑情况,但我创建了一个简单的场景来演示我认为内存使用过多的情况。
我的 Couchbase 服务器有一个完全空的存储桶。在我的 C# 客户端中,我打开一个存储桶,惊讶地发现我的应用程序的内存使用量此时已超过 340 MB。现在存储桶已打开,我尝试从数据库中删除 10 个无效项目。内存使用量保持不变。然后我开始同时运行项目的删除,并开始看到内存使用量增加,并看到它最终稳定在 1 GB 左右。
我担心周围的高内存使用率,但并发处理似乎不是我所看到的选项。我可以做些什么来防止如此高的内存使用,或者这是一个可以解决的问题?
class Program
{
static void PrintMemoryUsage(string label)
{
var mb = 1024 * 1024;
var gc = GC.GetTotalMemory(true) / mb;
var pm = Process.GetCurrentProcess().PagedMemorySize64 / mb;
Console.WriteLine($"{label}: GC={gc} MB PM={pm} MB");
}
static void ExampleOfThreadedMemoryIssue()
{
var cluster = new Couchbase.Cluster();
var poolConfig = cluster.Configuration.PoolConfiguration;
poolConfig.MaxSize = Environment.ProcessorCount;
poolConfig.BufferSize = 1024 * 1024 * 20;
PrintMemoryUsage("Created a cluster");
var bucket = cluster.OpenBucket("default");
PrintMemoryUsage("Opened a bucket");
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
bucket.Remove("CompletelyInvalidKey");
}
PrintMemoryUsage("Removed 10 items serially");
for (int concurrent = 1; concurrent <= 10; ++concurrent)
{
var tasks = new List<Task>();
for (int i = 0; i < concurrent; ++i)
{
tasks.Add(Task.Run(() =>
{
bucket.Remove("CompletelyInvalidKey");
}));
}
Task.WaitAll(tasks.ToArray());
PrintMemoryUsage($"Removed {concurrent} items concurrently");
}
Console.WriteLine("\nPress any key to continue.");
Console.ReadKey(false);
}
static void Main(string[] args)
{
ExampleOfThreadedMemoryIssue();
}
}
这是在我的机器上运行此示例的结果:
Created a cluster: GC=0 MB PM=18 MB
Opened a bucket: GC=321 MB PM=346 MB
Removed 10 items serially: GC=321 MB PM=346 MB
Removed 1 items concurrently: GC=321 MB PM=346 MB
Removed 2 items concurrently: GC=481 MB PM=508 MB
Removed 3 items concurrently: GC=641 MB PM=668 MB
Removed 4 items concurrently: GC=801 MB PM=829 MB
Removed 5 items concurrently: GC=961 MB PM=991 MB
Removed 6 items concurrently: GC=961 MB PM=991 MB
Removed 7 items concurrently: GC=961 MB PM=990 MB
Removed 8 items concurrently: GC=961 MB PM=990 MB
Removed 9 items concurrently: GC=961 MB PM=990 MB
Removed 10 items concurrently: GC=961 MB PM=990 MB
Press any key to continue.
【问题讨论】:
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也许是因为
Task.WaitAll等待所有进程完成,并且一些正在运行的进程比其他进程花费更长的时间,这就是我能想到的全部......但我正在拍摄乍一看在黑暗中...Task.WaitAll -
使用内存分析器。