Здравствуйте!
Постоянное увеличение числа потоков в .NET-сервисе, без их освобождения, обычно указывает на проблему утечки потоков (thread leak), что означает, что потоки создаются, но после выполнения своей работы не завершаются должным образом. Вот несколько возможных направлений для исследования и устранения проблемы:
1. **Проверка кода на наличие бесконечных циклов**:
Вам следует проверить, нет ли в вашем коде мест, где потоки попадают в бесконечный цикл без возможности выхода.
2. **Проверка использования ThreadPool**:
Убедитесь, что ваши задачи, использующие `ThreadPool` (или другие высокоуровневые абстракции, такие как `Task`), корректно завершаются. Вы должны избегать долгосрочную блокировку (long-blocking) операций внутри потоков из пула.
3. **Анализ использования асинхронности**:
Если ваше приложение использует асинхронное программирование, проверьте, корректно ли используются `await` и `async`. Некорректное использование асинхронных методов может привести к созданию лишних потоков и утечкам.
4. **Использование сторонних библиотек**:
Проверьте, не вызывает ли утечку потоков какая-либо сторонняя библиотека. Бывает, что баг в библиотеке может привести к подобной проблеме.
5. **Отслеживание создания и завершения потоков**:
Можно добавить в ваш код логирование на моменты создания и завершения потоков, чтобы видеть, когда и где потоки запускаются и завершаются.
6. **Использование профайлеров**:
Используйте профайлеры и инструменты мониторинга .NET, такие как PerfView, dotTrace или Visual Studio Diagnostics Tools, чтобы выявить места в коде, где потоки создаются и не освобождаются.
7. **Анализ паттернов использования памяти и ресурсов**:
Проверьте, нет ли корреляции между увеличением потоков и выполнением определенных операций. Возможно, определенные виды запросов или операции с ресурсами провоцируют утечку.
8. **Проверка зависимостей и обновлений**:
Убедитесь, что все зависимости и библиотеки обновлены до последних версий, так как иногда проблема может быть устранена в новых релизах.
Начать стоит с профилирования и логирования, чтобы понять, с каких именно моментов начинается рост числа потоков. Это даст вам понимание, какие компоненты или части кода вызывают проблему. После идентификации узких мест старайтесь оптимизировать или переписать эти участки кода для исправления ситуации.