Azure Functions 中的高内存占用

Question

我在 .NET Core 上使用一些简单的 C# 代码来查看 Azure Functions 的执行情况。

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用例是这样的：将 1000 万个 int 值添加到 ArrayList 作为 Azure 函数的一部分，并使用设置为 1 分钟的时间触发器来调用该函数。（我知道 ArrayList 已过时，不再使用，但我只是使用它来在堆上分配大量空间）。\n因此该函数的 C# 代码是这样的：

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using System.Collections;\n\npublic static void Run(TimerInfo myTimer, ILogger log)\n{\n    ArrayList numbers = new ArrayList();\n    Random random = new Random(1);\n    int noNumbers = 10000000;\n    for(int i=0;i<noNumbers;i++) {\n        numbers.Add(random.Next(10));\n    }\n\n    log.LogInformation($"Created an ArrayList of {numbers.Count} elements");\n    log.LogInformation($"C# Timer trigger function executed at: {DateTime.Now}");\n}\n

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我检查了平台设置，发现这是 32 位的（我假设这是指 .NET Core 运行时为 32 位）：

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在“桌面”环境中运行相同的示例代码，针对 Windows 10 x64 上的 .NET Core 3.0，并使用AppDomain.CurrentDomain.MonitoringTotalAllocatedMemorySize获取总体分配的内存会产生以下结果（VMMap 输出，后跟控制台输出）：\n\n

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这些值与预期相符，如下所示：

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• 假设 GC 在代码完成最终内存分配之前回收未使用的数据，则只有最终状态才重要。ArrayList 是通过分配 object[] 数组来实现的，该数组的长度是元素数量超出当前元素数量的两倍；对于最后一个这样的内部数组，其长度将为 16,777,216，每个对象引用为 4 字节（32 位平台），因此消耗 67,108,864 字节（正好 64 MB）；盒装整数本身将占用 10,000,000 x 12 字节 = 120,000,000 字节（约 117 MB），总共约 181 MB，与 VMMap 在“私有”列中显示的内容非常相似
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• 对于 ArrayList，每个装箱 int 占用 12 个字节，这是由于类型对象指针（又名方法表地址 \xe2\x80\x93 4 个字节）、存储的值（一个 int，在 x86/x64 上占用 4 个字节）和同步块索引（4 字节）。所有这些分散的盒装整数总计 114.45 MB（12 字节/对象 x 1000 万个对象）。除此之外，我们还有内部数组本身，它们依次分配，占用 128 MB（16 字节 + 32 字节 + 64 字节 + \xe2\x80\xa6 + 32 MB + 64 MB）。总数达到 242.45 MB，接近控制台输出打印的内容
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然而，观察到的 Azure 函数结果如下（指标图，然后手动运行函数本身）：\n

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图表上测得的私有字节数远高于之前在 VMMap 中看到的值，而在函数生命周期内分配的字节数既不符合 x86 代码 (~240MB) 的预期内存使用量，也不符合 x64 (~500MB) 的预期内存使用量。这表明 x86 代码正在运行，但上面有一些额外的东西（其开销不可忽略），这会显着影响私有字节。但是，观察到的值确实接近在 Azure 门户中为 Azure Function 测量的“私有字节”指标（Function App\xe2\x80\x99s \xe2\x80\x9cprivate bytes\xe2\x80\x9d 或 App Insights\xe2\x80\x99 \xe2\x80\x9cprocess private bytes\xe2\x80\x9d 大致相同）。

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与在常规计算机上运行相同的代码相比，Azure Functions 中的私有字节数加倍的解释是什么？

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无论如何，为什么这很重要？有两个原因：

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1. 根据内存消耗进行计费（作为标准之一），因为专用字节数被引用为用于计算此值的指标（链接）
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2. 目前，Azure 函数使用的内存限制为 1.5 GB；只要内存使用量高于预期，分配类型的实际最大限制就会降低（例如，我必须只使用 1.0 GB 的内存结构，因为其余的最多为 1.5 GB） Azure Functions 中的运行时莫名其妙地使用了 GB）
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相应的 GitHub 问题已在此处打开。

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