提供一个排查性能问题的思路

- 日理万妓 2023-07-02 03:13 13阅读 0赞

背景

讲一个发生在15年自己身上的例子。

当时负责开发维护整个公司的所有搜索引擎。两年时间内大体同样的方法已经搭建过好几套了。所以被要求再搭建一套的时候本以为不会出现什么问题。结果搭建好运行一段时间请求会超时。

登陆服务器观察到了”too many open files(文件句柄耗尽)“错误。用linux命令可看到：用户可以打开文件的最大数目为65535(linux命令为ulimit -a)，已经到极限了。最后观察了系统的内存已经快耗尽了（因为一台机器上同时运行了多个服务）。换了一台内存充足的机器解决了问题。

当时问题解决了，但是问题的原因并不是特别清楚。同时，对于同类问题也没有形成系统性的解决方法，所以总是时不时思考这个问题。

两种分析视角

超时问题从广义上属于性能问题。性能问题有两种问题分析视角：负载分析和资源分析。

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负载分析是自上而下的问题分析方法，是从应用角度出发，向操作系统和设备硬件延伸来发现问题。

比如背景中提到的问题，当时就是先看到系统日志报错，进而排查系统的资源情况，最终定位问题的。

资源分析是自下而上的问题分析方法，先使用工具等来发现系统、设备的异常，根据问题向上查找发现问题。

比如背景中提到的问题，一开始看到有超时，可以直接看系统的CPU、内存、磁盘等资源情况，发现资源负载高，进而找到资源和程序的不匹配问题。

四大黄金指标

谷歌的四大黄金指标：Latency(延迟)、Traffic（请求量）、Errors（错误）、Saturation（饱和度）。

一个给定指标是好是坏取决于应用开发人员和最终用户的性能预期。所以在系统基本符合预期情况下，需要测量指标数据作为基线。

比如背景中提到的问题，本质上延迟超过了系统的超时时间。这里的超时时间可以理解为基线。超过基线被认为不符合预期。

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再比如大家都知道，在linux系统中，平均负载(load average)用于衡量CPU使用情况，有时候这个值可能飙升到1万。远远超过了CPU的总量。这时候，平均负载不再是使用率的概念，而是不能被处理请求的排队量，也就是饱和度的概念。

方法三反三正

排查问题有三种需要避免的错误方法：街灯讹、随机变动讹、责怪他人讹。

街灯讹相当于查看top(1)的问题，误认为这就是产生问题的原因。记得有次排查fullgc问题的时候发现：使用linux的jmap命令查看应用程序的内存快照，使用最高的是\[C，就是char数组最多。而任何的操作，比如序列化反序列化、打印日志都会产生char数组，所以按照这个来分析fullgc问题是不合适的。

随机变动讹是一种实验性质的讹方法。用户随机猜测问题可能存在的位置，然后做改动，直到问题消失。这个方法非常耗时而且可能做出的调整不能保持长期有效。比如一个应用程序的改动规避了一个数据库或者操作系统的bug，其结果是可以提升性能。但当系统升级bug被修复后，程序的改动不再有意义。

责怪他人讹包含以下步骤：

1、找到一个别人负责的系统或组件

2、假定问题是与那个组件相关的

3、把问题扔给负责那个组件的团队

4、如果证明错了，返回步骤1

有的时候责怪他人讹存在着一定的组件自身原因。比如一个组件之前经常出问题，那在看到差不多的现象时第一反应就是那个组件又出问题了。所以维持自身的稳定性和口碑本身就是减少运维的要点之一。

在平时工作中，有三种正确方法非常常用：科学法、USE方法、向下挖掘分析。

科学法采用以下框架：问题->假设->预测->实验->分析

USE方法(utilization、saturation、errors)：对于所有的资源，查看它的使用率、饱和度和错误。这是从资源角度出发寻找问题的方法

向下挖掘分析开始在高级别检查问题，然后依据之前的发现缩小关注的范围，忽视那些无关的部分，更深入发掘那些相关的部分。这种方法经常和5Why分析法配合使用。

总结

了解了以上基础知识和方法，回过头来看背景中的问题。

搜索服务出现了请求超时，使用USE方法，查看资源发现了内存使用率100%，出现”too many open files(文件句柄耗尽)“错误。再使用5Why分析法来寻找问题根因：

1、为什么会超时？

因为请求访问到磁盘，磁盘文件句柄耗尽了

2、为什么会文件句柄耗尽？

因为所有的请求内存缓存没有命中，直接打到磁盘上，磁盘资源本身不足，加上请求访问磁盘慢，资源还没释放下个请求就过来，最终资源耗尽了

3、为什么内存缓存没有命中？

因为内存资源被别的服务使用光了

4、怎么解决内存资源被别的服务使用光问题？

换一台资源充足的服务器

大家春节快乐！

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