在国庆假期的最后一天晚上，我接到了部门领导的电话，告知某省的服务即将崩溃，需要紧急修复。这个问题再次涉及到我们所谓的“远古项目”，由于同事们都在休假，无法远程协助，我不得不打车前往公司。远程连接到服务器后，查看日志发现抛出的堆栈异常信息中包含了“outofmemoryexception”，错误源自a.dll文件。
这个“远古项目”的大致情况如下：
- 使用的是.NET Framework 4.2版本。
- 代码结构非常混乱。
- 需要通过socket连接大约1000台物理设备进行数据采集。
- 每小时采集一次数据，由“远古项目”接收并转发。
问题分析
（1）根据日志定位问题
日志中的错误信息虽然有限，但还是提供了关键线索，帮助我们确定问题所在。我们直接查找A类库的源码，发现相关代码大约有1000行，具体哪行代码导致问题并不清楚。由于无法用大量设备进行模拟测试，情况变得更加复杂。随后，我通过Google搜索“OutOfMemoryException”异常，发现这可能是由于线程方面的内存溢出问题。缩小了代码检查范围后，我开始搜索代码中对Thread对象的使用。经过一番查找，我发现了以下代码段：
//...代码上下文
byte[] sendbytes = new byte[] { xxx };
var thread = new Thread((_) => {
Send(sendbytes);
});
thread.Start();
//...代码上下文这段代码在每小时数据采集时，会集中在一个时间段内频繁创建线程进行数据发送，显然这是导致异常的一个主要原因。
（2）根据问题代码继续分析
在程序开发中，创建线程的成本很高，尤其是在短时间内频繁创建线程。这样的代码显然存在问题，极有可能导致内存溢出。我回想起之前读过的一本书《.NET性能分析》，书中提到“线程栈通常很小，Windows上默认最大为1MB，大多数线程只使用很少的栈页。”这进一步增加了这段代码可能导致崩溃的可能性。
解决方案
发现了可能导致异常的代码后，如何解决呢？我想到的解决方案是利用生产者-消费者模式，建立一个发送队列，并启动一个常驻的发送线程逐步发送数据。然而，“远古项目”的代码结构过于混乱，牵一发而动全身，即使是这种简单的思路也难以实现。此外，由于框架版本较低，无法使用一些新的语法特性。
在这种情况下，我决定使用ThreadPool对象来解决问题，因为它能够满足以下需求：
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- 避免频繁创建线程。
- 尽量减少对代码的修改。
- 良好地控制线程创建和数量。
- 不依赖于新语法特性。
我将代码修改为：
byte[] sendbytes = new byte[] { 0 };
ThreadPool.QueueUserWorkItem(_ => {
Send(sendbytes);
});尽管进行了修改，我对解决问题的效果仍不确定，因为根据线程池的原理，如果任务量过大，仍然会创建新的线程。但由于线程池对线程管理较好，我决定提交代码并重新部署到服务器上进行测试。
为了验证这一解决方案，我进行了以下测试：
//模拟在同一个时间点内大量开启线程模拟多设备发送数据
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
ThreadPool.QueueUserWorkItem(_ => {
//模拟发送数据耗时
Thread.Sleep(1000);
});
}通过观察Visual Studio的内存监测变化，我发现使用线程池后，CPU和内存占用几乎没有波动。这让我对微软的线程池实现感到非常满意。由于时间紧迫，我只能先部署这个版本到服务器上，观察其效果。
如果问题再次出现，我计划采取以下措施进行进一步排查：
- 添加DUMP文件输出。
- 在关键敏感位置增加日志信息的详细程度，并适当使用try块捕获异常。
整个过程耗时约3小时，部署新版本后观察了一个多星期，没有再次出现崩溃异常。尽管如此，我意识到对问题的根本原因仍需进一步研究。
