高效率排查server卡顿

学习如何高效率排查server卡顿。

1.检查工作线程的数量

查看 /vars/bthread_worker_count/vars/bthread_worker_usage。分别是工作线程的个数,和正在被使用的工作线程个数。

如果usage和count接近,说明线程不够用了。

比如,下图中有24个工作线程,正在使用的是23.93个,说明所有的工作线程都被打满了,不够用了。

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下图中正在使用的只有2.36个,工作线程明显是足够的。

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把 /vars/bthread_worker_count;bthread_worker_usage?expand 拼在服务url后直接看到这两幅图,就像这样

2.检查CPU的使用程度

查看 /vars/system_core_count 和 /vars/process_cpu_usage。分别是cpu核心的个数,和正在使用的cpu核数。

如果usage和count接近,说明CPU不够用了。

下图中cpu核数为24,正在使用的核心数是20.9个,CPU是瓶颈了。

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下图中正在使用的核心数是2.06,CPU是够用的。

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3.定位问题

如果process_cpu_usage和bthread_worker_usage接近,说明是cpu-bound,工作线程大部分时间在做计算。

如果process_cpu_usage明显小于bthread_worker_usage,说明是io-bound,工作线程大部分时间在阻塞。

1 - process_cpu_usage / bthread_worker_usage就是大约在阻塞上花费的时间比例,比如process_cpu_usage = 2.4,bthread_worker_usage = 18.5,那么工作线程大约花费了87.1% 的时间在阻塞上。

3.1 定位cpu-bound问题

原因可能是单机性能不足,或上游分流不均。

排除上游分流不均的嫌疑

在不同服务的vars界面输入qps,查看不同的qps是否符合预期,就像这样:

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或者在命令行中用curl直接访问,像这样:

$ curl brpc.baidu.com:8765/vars/*qps*
bthread_creation_qps : 95
rpc_server_8765_example_echo_service_echo_qps : 57

如果不同机器的分流确实不均,且难以解决,可以考虑限制最大并发

优化单机性能

请使用CPU profiler分析程序的热点,用数据驱动优化。一般来说一个卡顿的cpu-bound程序一般能看到显著的热点。

3.2 定位io-bound问题

原因可能有:

  • 线程确实配少了
  • 访问下游服务的client不支持bthread,且延时过长
  • 阻塞来自程序内部的锁,IO等等。

如果阻塞无法避免,考虑用异步。

排除工作线程数不够的嫌疑

如果线程数不够,你可以尝试动态调大工作线程数,切换到/flags页面,点击bthread_concurrency右边的(R):

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进入后填入新的线程数确认即可:

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回到/flags界面可以看到bthread_concurrency已变成了新值。

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不过,调大线程数未必有用。如果工作线程是由于访问下游而大量阻塞,调大工作线程数是没有用的。因为真正的瓶颈在于后端的,调大线程后只是让每个线程的阻塞时间变得更长。

比如在我们这的例子中,调大线程后新增的工作线程仍然被打满了。

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排除锁的嫌疑

如果程序被某把锁挡住了,也可能呈现出“io-bound”的特征。先用contention profiler排查锁的竞争状况。

使用rpcz

rpcz可以帮助你看到最近的所有请求,和处理它们时在每个阶段花费的时间(单位都是微秒)。

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点击一个span链接后看到该次RPC何时开始,每个阶段花费的时间,何时结束。

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这是一个典型的server在严重阻塞的例子。从接收到请求到开始运行花费了20ms,说明server已经没有足够的工作线程来及时完成工作了。

现在这个span的信息比较少,我们去程序里加一些。你可以使用TRACEPRINTF向rpcz打印日志。打印内容会嵌入在rpcz的时间流中。

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重新运行后,查看一个span,里面的打印内容果然包含了我们增加的TRACEPRINTF。

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在运行到第一条TRACEPRINTF前,用户回调已运行了2051微秒(假设这符合我们的预期),紧接着foobar()却花费了8036微秒,我们本来以为这个函数会很快返回的。范围进一步缩小了。

重复这个过程,直到找到那个造成问题的函数。

使用bvar

TRACEPRINTF主要适合若干次的函数调用,如果一个函数调用了很多次,或者函数本身开销很小,每次都往rpcz打印日志是不合适的。这时候你可以使用bvar。

bvar是一个多线程下的计数库,可以以极低的开销统计用户递来的数值,相比“打日志大法”几乎不影响程序行为。你不用完全了解bvar的完整用法,只要使用bvar::LatencyRecorder即可。

仿照如下代码对foobar的运行时间进行监控。

#include <butil/time.h>
#include <bvar/bvar.h>
 
bvar::LatencyRecorder g_foobar_latency("foobar");
 
...
void search() {
    ...
    butil::Timer tm;
    tm.start();
    foobar();
    tm.stop();
    g_foobar_latency << tm.u_elapsed();
    ...
}

重新运行程序后,在vars的搜索框中键入foobar,显示如下:

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点击一个bvar可以看到动态图,比如点击cdf后看到

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根据延时的分布,你可以推测出这个函数的整体行为,对大多数请求表现如何,对长尾表现如何。

你可以在子函数中继续这个过程,增加更多bvar,并比对不同的分布,最后定位来源。

只使用了brpc client

得打开dummy server提供内置服务,方法见这里


修改于 2022年9月26日: Update _index.md (#96) (41e6dd6)