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不改一行代码定位线上性能问题

程序猿DD 2019-07-13

作者:crossoverJie  

来源:crossoverJie


背景


最近时运不佳,几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题,周六又来了一个性能问题。


大致的现象是:

我们提供出去的一个 OpenAPI 反应时快时慢,快的时候几十毫秒,慢的时候几秒钟才响应。


尝试解决


由于这种也不是业务问题,不能直接定位。所以尝试在测试环境复现,但遗憾的测试环境贼快。


没办法只能硬着头皮上了。


中途有抱着侥幸心里让运维查看了 Nginx 里 OpenAPI 的响应时间,想把锅扔给网络。结果果然打脸了; Nginx 里的日志也表明确实响应时间确实有问题。


为了清晰的了解这个问题,我简单梳理了这个调用过程。


整个的流程算是比较常见的分层架构:

  • 客户端请求到 Nginx。

  • Nginx 负载了后端的 web 服务。

  • web 服务通过 RPC 调用后端的 Service 服务。


日志大法


我们首先想到的是打日志,在可能会慢的方法或接口处记录处理时间来判断哪里有问题。


但通过刚才的调用链来说,这个请求流程不短。加日志涉及的改动较多而且万一加漏了还有可能定位不到问题。


再一个是改动代码之后还会涉及到发版上线。


工具分析


所以最好的方式就是不改动一行代码把这个问题分析出来。这时就需要一个 agent 工具了。我们选用了阿里以前开源的 Tprofile 来使用。


只需要在启动参数中加入 -javaagent:/xx/tprofiler.jar 即可监控你想要监控的方法耗时,并且可以给你输出报告,非常方便。对代码没有任何侵入性同时性能影响也较小。


工具使用


下面来简单展示下如何使用这个工具。


首先第一步自然是 clone 源码然后打包,可以克隆我修改过的源码。

因为这个项目阿里多年没有维护了,还残留一些 bug,我在它原有的基础上修复了个影响使用的 bug,同时做了一些优化。


执行以下脚本即可。

  1. git clone https://github.com/crossoverJie/TProfiler

  2. mvn assembly:assembly


到这里之后会在项目的 TProfiler/pkg/TProfiler/lib/tprofiler-1.0.1.jar 中生成好我们要使用的 jar 包。


接下来只需要将这个 jar 包配置到启动参数中,同时再配置一个配置文件路径即可。

  1. #log file name

  2. logFileName = tprofiler.log

  3. methodFileName = tmethod.log

  4. samplerFileName = tsampler.log

  5. #basic configuration items

  6. # 开始取样时间

  7. startProfTime = 1:00:00

  8. # 结束取样时间

  9. endProfTime = 23:00:00

  10. # 取样的时间长度

  11. eachProfUseTime = 10

  12. # 每次取样的时间间隔

  13. eachProfIntervalTime = 1

  14. samplerIntervalTime = 20

  15. # 端口,主要不要冲突了

  16. port = 50000

  17. debugMode = false

  18. needNanoTime = false

  19. # 是否忽略 get set 方法

  20. ignoreGetSetMethod = true

  21. #file paths 日志路径

  22. logFilePath = /data/work/logs/tprofile/${logFileName}

  23. methodFilePath =/data/work/logs/tprofile/${methodFileName}

  24. samplerFilePath =/data/work/logs/tprofile/${samplerFileName}

  25. #include & excludes items

  26. excludeClassLoader = org.eclipse.osgi.internal.baseadaptor.DefaultClassLoader

  27. # 需要监控的包

  28. includePackageStartsWith = top.crossoverjie.cicada.example.action

  29. # 不需要监控的包

  30. excludePackageStartsWith = com.taobao.sketch;org.apache.velocity;com.alibaba;com.taobao.forest.domain.dataobject


这个配置文件我 copy 官方的解释。

最终的启动参数如下:

  1. -javaagent:/TProfiler/lib/tprofiler-1.0.1.jar

  2. -Dprofile.properties=/TProfiler/profile.properties

为了模拟排查接口响应慢的问题,我用 cicada 实现了一个 HTTP 接口。其中调用了两个耗时方法:

这样当我启动应用时, Tprofile 就会在我配置的目录记录它所收集的方法信息。


我访问接口 http://127.0.0.1:5688/cicada-example/demoAction?name=test&id=10几次后它就会把每个方法的明细响应写入 tprofile.log。


由左到右每列分别代表为:

线程ID、方法栈深度、方法编号、耗时(毫秒)。


但 tmethod.log 还是空的;

这时我们只需要执行这个命令即可把最新的方法采样信息刷到 tmethod.log 文件中。

  1. java -cp /TProfiler/tprofiler.jar com.taobao.profile.client.TProfilerClient 127.0.0.1 50000 flushmethod

  2. flushmethod success


其实就是访问了 Tprofile 暴露出的一个服务,他会读取、解析 tprofile.log 同时写入 tmethod.log。

其中的端口就是配置文件中的 port。


再打开 tmethod.log :


其中会记录方法的信息。

  • 第一行数字为方法的编号。可以通过这个编号去 tprofile.log(明细)中查询每次的耗时情况。

  • 行末的数字则是这个方法在源码中最后一行的行号。


其实大部分的性能分析都是统计某个方法的平均耗时。


所以还需要执行下面的命令,通过 tmethod.log tprofile.log来生成每个方法的平均耗时。

  1. java -cp /TProfiler/tprofiler.jar com.taobao.profile.analysis.ProfilerLogAnalysis tprofiler.log tmethod.log topmethod.log topobject.log

  2. print result success


打开 topmethod.log 就是所有方法的平均耗时。

  • 4 为请求次数。

  • 205 为平均耗时。

  • 818 则为总耗时。


和实际情况是相符的。


方法的明细耗时


这是可能还会有其他需求;比如说我想查询某个方法所有的明细耗时怎么办呢?


官方没有提供,但也是可以的,只是要麻烦一点。


比如我想查看 selectDB() 的耗时明细:

首先得知道这个方法的编号,在 tmethod.log 中可以看查到。

  1. 2 top/crossoverjie/cicada/example/action/DemoAction:selectDB:84


编号为 2.

之前我们就知道 tprofile.log 记录的是明细,所以通过下面的命令即可查看。

  1. grep 2 tprofiler.log

通过第三列方法编号为 2 的来查看每次执行的明细。


但这样的方式显然不够友好,需要人为来过滤干扰,步骤也多;所以我也准备加上这样一个功能。


只需要传入一个方法名称即可查询采集到的所有方法耗时明细。


总结


回到之前的问题;线上通过这个工具分析我们得到了如下结果。

  • 有些方法确实执行时快时慢,但都是和数据库相关的。由于目前数据库压力较大,准备在接下来进行冷热数据分离,以及分库分表。

  • 在第一步操作还没实施之前将部分写数据库的操作改为异步,减小响应时间。

  • 考虑接入 pinpoint 这样的 APM工具。


类似于 Tprofile 的工具确实挺多的,找到适合自己的就好。


在还没有使用类似于 pinpoint 这样的分布式跟踪工具之前应该会大量依赖于这个工具,所以后续说不定也会做一些定制,比如增加一些可视化界面等,可以提高排查效率。

-END-

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