调试OoM异常
编辑：添加了代码（第095行异常，第5次命中。）
public DataTable ParseBarcodes(String[] files, BarcodeZoneScan[] scanParameters)
{
message = null;
//gmseBitmap img = null;
gmseBitmap rotImg = null;
gmseBitmap parseImage = null;
gmseBitmap tempImage = null;
DataTable codes = new DataTable();
codes.Columns.Add("PageNumber");
codes.Columns.Add("Text");
codes.Columns.Add("Type");
codes.Columns.Add("RegionName");
try
{
gmseBarcodeInfoCollection bcc;
gmseBarcodeReaderParameter param = new gmseBarcodeReaderParameter();
gmseLicense.License = "plaintext license key ommited";
String dvImageName;
int searchCount = 0;
for (int dvCount = 0; dvCount < files.Length; dvCount++)
{
if (cancelled) //If cancelled, end the loops
{
dvCount = files.Length;
break;
}
dvImageName = files[dvCount].ToString();
using (gmseBitmap img = new gmseBitmap(dvImageName))
{
int framecount = img.GetFrameCount();
for (int e = 0; e < framecount; e++)
{
for (int j = 0; j < scanParameters.Length; j++)
{
if (scanParameters[j].Range == PageRange.All ||//All
(scanParameters[j].Range == PageRange.Even && (searchCount == 0 || searchCount % 2 == 0)) || //even
(scanParameters[j].Range == PageRange.Odd && (searchCount != 0 && searchCount % 2 != 0)) ||
(scanParameters[j].Range == PageRange.First && searchCount == 0))
{
//Setup what barcodes are going to be search for
param.BarcodeType = 0;
if (scanParameters[j].BarcodeTypes == BarcodeType.All) //All
{
param.BarcodeType = (int)gmseBarcodeType.All;
}
else
{
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.Code39) != 0) //Code 39
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.Code39;
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.Code11) != 0) //Code 11
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.Code11;
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.Code93) != 0) //Code 93
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.Code93;
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.Code128) != 0) //Code 128
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.Code128;
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.Ean8) != 0) //EAN 8
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.EAN8;
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.Ean13) != 0) // EAN 13
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.EAN13;
if ((scanParameters[j].BarcodeTypes & BarcodeType.I2of5) != 0) //I2of5
param.BarcodeType = param.BarcodeType | (int)gmseBarcodeType.i2of5;
}
param.IgnoreCheckSum = 1;
param.ReadMode = gmseBarcodeReadMode.WholeBitmap;
using (rotImg = new gmseBitmap(img.ExtractFrame(e)))
{
// do some basic image enhancement for better results
rotImg.ChangePixelFormat(System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppArgb);
rotImg.SelectActiveFrame(e);
if (scanParameters[j].WholePage)
{
parseImage = rotImg.ExtractFrame(e);
}
else
{
using (tempImage = rotImg.ExtractFrame(e))
{
Rectangle convertedRect = returnConvertedRectangle(tempImage, scanParameters[j].Dimensions);
if (convertedRect.IntersectsWith(new Rectangle(0, 0, tempImage.Width, tempImage.Height)))
{
//GC.Collect(); //Test so I can see what objects are still alive in dump
parseImage = tempImage.CopyRectangle(convertedRect); //Exception here
}
}
}
}
//rotImg.Dispose();
//rotImg = null;
if (parseImage != null)
{
//Now we will apply the image enhancements:
if (scanParameters[j].Enhancements != ImageEnhancement.None)
{
rotImg = EnhanceImage(parseImage, scanParameters[j].Enhancements);
parseImage.Dispose();
parseImage = null;
}
if ((scanParameters[j].BarcodeScanDirection & ScanDirection.LeftToRight) != 0 && !cancelled)
{
if (parseImage == null)
{
tempImage = new gmseBitmap(rotImg.Image, 1);
}
else
{
tempImage = new gmseBitmap(parseImage.Image, 1);
}
bcc = tempImage.ReadBarcodes(param);
foreach (gmseBarcodeInfo bc in bcc)
{
addBarcode(codes, new object[] { searchCount, bc.Text, gmseBarcodeTypeConvert(bc.BarcodeType), scanParameters[j].ZoneName });
}
tempImage.Dispose();
tempImage = null;
}
if ((scanParameters[j].BarcodeScanDirection & ScanDirection.RightToLeft) != 0 && !cancelled)
{
if (parseImage == null)
{
tempImage = new gmseBitmap(rotImg.Image, 1);
}
else
{
tempImage = new gmseBitmap(parseImage.Image, 1);
}
tempImage.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate180FlipNone);
bcc = tempImage.ReadBarcodes(param);
foreach (gmseBarcodeInfo bc in bcc)
{
addBarcode(codes, new object[] { searchCount, bc.Text, gmseBarcodeTypeConvert(bc.BarcodeType), scanParameters[j].ZoneName });
}
tempImage.Dispose();
tempImage = null;
}
if ((scanParameters[j].BarcodeScanDirection & ScanDirection.TopToBottom) != 0 && !cancelled)
{
if (parseImage == null)
{
tempImage = new gmseBitmap(rotImg.Image, 1);
}
else
{
tempImage = new gmseBitmap(parseImage.Image, 1);
}
tempImage.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate90FlipNone);
bcc = tempImage.ReadBarcodes(param);
foreach (gmseBarcodeInfo bc in bcc)
{
addBarcode(codes, new object[] { searchCount, bc.Text, gmseBarcodeTypeConvert(bc.BarcodeType), scanParameters[j].ZoneName });
}
tempImage.Dispose();
tempImage = null;
}
if ((scanParameters[j].BarcodeScanDirection & ScanDirection.BottomToTop) != 0 && !cancelled)
{
if (parseImage == null)
{
tempImage = new gmseBitmap(rotImg.Image, 1);
}
else
{
tempImage = new gmseBitmap(parseImage.Image, 1);
}
tempImage.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate270FlipNone);
bcc = tempImage.ReadBarcodes(param);
foreach (gmseBarcodeInfo bc in bcc)
{
addBarcode(codes, new object[] { searchCount, bc.Text, gmseBarcodeTypeConvert(bc.BarcodeType), scanParameters[j].ZoneName });
}
tempImage.Dispose();
tempImage = null;
}
if (parseImage != null)
{
parseImage.Dispose();
parseImage = null;
}
if (rotImg != null)
{
rotImg.Dispose();
rotImg = null;
}
}
}
}
searchCount++;
if (cancelled) //If cancelled, end the loops
{
e = framecount;
dvCount = files.Length;
}
}
} //end using img
//img.Dispose();
//img = null;
}
}
catch (Exception ex)
{
message = ex.Message;
}
finally
{
if (img != null)
{
img.Dispose();
img = null;
}
if (rotImg != null)
{
rotImg.Dispose();
rotImg = null;
}
if (tempImage != null)
{
tempImage.Dispose();
tempImage = null;
}
if (parseImage != null)
{
parseImage.Dispose();
parseImage = null;
}
}
if (!String.IsNullOrEmpty(message))
throw new Exception(message);
return codes;
}
我们使用此GMSE Imaging插件来帮助OCR从扫描中读取条形码，它通过将图像旋转10度直到读取来处理歪斜。发现了一个错误，扫描不同大小的工作表会引发错误。
我将它从我们的主程序跟踪到我们的一个DLL，在那里我发现它正在捕获OutOfMemoryException。
原始TIF为300kb，但是为了旋转图像进行了大量的复制。 （4位图之间） 但是我已经跟踪了程序并监视了本地，并且在故障循环的方法之前，似乎正在处理每个位图并正确分配null。
我也尝试在循环结束时添加GC.Collect()。
我使用的是32位W7机器，我读过这个机器每个对象有2GB的限制，有大量的RAM，所以没有什么不那么尊重。 在任务管理器上看它，我的RAM使用率仅从1.72GB到1.78GB。
这是一个棘手的研究，因为OoM似乎是一个不寻常的发生错误。 我想知道是否有人在处理这种例外时有任何建议？我不是Visual Studio的主人，是否有一种监控资源/内存使用的简单方法？
或者知道我可以用来协助的任何工具吗？
在此处转储错误消息，不确定代码段在这种情况下会有多大用处...
System.OutOfMemoryException was caught
Message=Out of memory.
Source=System.Drawing
StackTrace:
at System.Drawing.Bitmap.Clone(Rectangle rect, PixelFormat format)
at gmse.Imaging.gmseBitmap.CopyRectangle(Rectangle r)
at ImagingInterface.ImagingFunctions.ParseBarcodes(String[] files, BarcodeZoneScan[] scanParameters) in C:\Working\Scan.backup\Global Dlls\v2.6.0.02\ScanGlobalDlls\ImagingInterface\ImagingFunctions.cs:line 632
InnerException：
（目前正在阅读更多GC /内存管理http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ee851764.aspx）
使用立即窗口中的SOS调试器处理step of this guide，目的是确定是否从托管代码或非托管代码生成异常。
上面的步骤表明托管代码存在问题，因为显示了SOS的异常类型。
Exception object: 39594518
Exception type: System.OutOfMemoryException
Message: <none>
InnerException: <none>
StackTrace (generated):
The Heapdump I took似乎没有像我预期的那样成千上万的位图。不是100％确定如何解释转储，以便看到我能在其上找到的内容。
现在不知道从哪里搬到这里！ （搜索..）
修改
我一直在努力将this blog中的课程应用到我的问题中。
开始使用PerfMon
此图显示了我的程序从执行到捕获异常的位置。
在触发解析扫描图像后出现前两个尖峰，捕捉到异常时会发生最后一次下降。
问：比较所有堆中的虚拟字节，私有字节和#Bytes的曲线，它们是否相互关注还是分歧？ #Bytes在所有堆中的重要性是什么？ （作为我的公寓）
使用！address -summary 检查内存 MEM_IMAGE相当于PrivateBytes（113MB）。
问：大部分内存在哪里（哪个RegionType）？ RegionUsage免费87.15％ RegionUsageIsVAF 5.64％（繁忙43.89％）[通过VirtualAlloc分配的内存] RegionUsageImage 5.54％（忙43.13％）[映射到属于可执行映像的文件的内存。]
在加载了SOS的WinDbg中，我做了一个！DumpHeap
//...
7063424c 1201 28824 System.Collections.ArrayList
706228d4 903 28896 System.EventHandler
7062f640 1253 30072 System.RuntimeType
6ec2be78 833 31216 System.Windows.Forms.PropertyStore+IntegerEntry[]
6ec2b0a4 654 34008 System.Windows.Forms.CreateParams
7063547c 318 35472 System.Collections.Hashtable+bucket[]
6ec2aa5c 664 37184 System.Windows.Forms.Control+ControlNativeWindow
70632938 716 40400 System.Int32[]
6c546700 48 49728 System.Data.RBTree`1+Node[[System.Data.DataRow, System.Data]][]
70634944 85 69600 System.Byte[]
6ec2b020 931 85972 System.Windows.Forms.PropertyStore+ObjectEntry[]
6c547758 156 161616 System.Data.RBTree`1+Node[[System.Int32, mscorlib]][]
705e6c28 2107 238912 System.Object[]
00305ce8 18 293480 Free
7062f9ac 5842 301620 System.String
Total 35669 objects
以下是占用内存最多的内存。 我希望有些东西会像拇指一样疼痛，就像巨大的位图或东西一样。这里有什么东西尖叫出来“我表现异乎寻常！”对任何人？ （我试图单独检查那些可疑的东西，但是可以更好地缩小可能的罪魁祸首）
This page (Address summary explained)给了我很大的帮助。 但是C＃是我的第一语言，所以我以前没有调试内存问题的经验。想知道我是否走在正确的轨道上（ GC是一个问题吗？），因为我还没有找到任何给我任何明确迹象的东西。
答：问题是由第三方库引起的。我无能为力。 通过审议和一些测试发现，其中包含仅涉及产生错误的方法的精简代码。
Bounty奖励了我从中学到的最多。
3 个答案:
答案 0 :(得分：1)
好的，添加的信息有帮助。问题不在于您的程序使用了太多内存，而是使用太少。垃圾收集堆中的数据非常少。对于操作位图的程序来说，这并不罕见。 Bitmap类是GDI +函数的一个非常小的包装器，它只使用GC堆中的少量字节。因此，在填充gen＃0堆并触发垃圾收集之前，您可以创建大量的位图。这也可以从Perfmon中看到，你想看一下.NET CLR Memory，Gen 0 Collections计数器。一个健康的程序在工作时每秒触发一次大约10次的收集。
没有收藏品很好，但是当没有收藏品时，还有其它东西不起作用。终结器线程永远不会运行。终结器对于释放除内存之外的非托管资源非常重要。与操作系统句柄和托管对象持有的任何非托管内存指针一样。位图有那些。
首先要做的是运行Taskmgr.exe，Processes选项卡。单击View + Select Columns并勾选Handles，USER对象和GDI对象。在程序运行时观察这些计数器。如果你看到一个没有约束的攀爬，那么你有一个问题可能导致GDI +生成一个OOM异常。 GDI对象是常见原因。
仔细检查您的代码，并检查您是否在不再使用的任何图像或位图上调用Dispose（）。注意细微的，比如分配PictureBox的Image属性。如果它不是null，你必须处理旧的。这当然很痛苦，很容易错过一个。因此，使用一个简单的策略，计算您创建的位图数量，比如第一百个调用GC.Collect + GC.WaitForPendingFinalizers（）来触发集合和终结器扫描。
答案 1 :(得分：0)
过去我总是使用ANTS Memory Profiler来解决这类问题。它不是免费的，但它对托管代码中的内存/引用泄漏非常有效。当应用程序处于稳定状态并查看更改时，您只需拍摄几个快照。
答案 2 :(得分：0)
您可以安全地在using变量周围添加img块，只需稍加重构，您就可以对要声明的其他图像变量执行相同操作。
这应该至少使代码更具可读性，并减少忘记将一个代码添加到finally块的机会;我甚至可以为解决这个问题做出贡献。但是，您似乎手动处理了每个创建的图像对象。
- 我写了这段代码，但我无法理解我的错误
- 我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值，但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场？
- 是否有可能使 loadstring 不可能等于打印？卢阿
- java中的random.expovariate()
- Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
- 为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用？
- 在此代码中是否有使用“this”的替代方法？
- 在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询，我如何从第一个表获得第二个表的可视化
- 每千个数字得到
- 更新了城市边界 KML 文件的来源？