在线直播性能分析：用3个小时分析一个系统的性能瓶颈(从现象到代码)

Posted 2022-12-12 zuozewei

文章目录

• • 一、前言
  • 二、系统架构图
  • 三、分析过程
  • 四、问题分析
  • • 1、问题一
    • 2、问题二
    • 3、问题三
  • 五、小结

一、前言

因为昨天在 7DGroup 的群里有个人一直在问问题，所以约了一个晚上 8 点的会开始直播在线性能分析，针对他的那个系统做一次全面的分析，免得再一直问。

会议从晚上 8 点开始。群里发了一下会议链接，一下子就上来好几十人。

大家做性能分析的人都知道，在实际的分析过程中，哪一步都有卡住的风险，所以直播性能分析，让群友们一起围观是要承担很大风险的。万一卡住，名声不保不说，还有可能让人觉得我自负了。那为什么还要这么做呢？其实我是想让群友们感受一下真实的性能分析过程，就算会卡住，也是真实的。

在前几天发的培训评测中，我看到很多人觉得自己对性能理论、性能分析工具、性能分析逻辑等等还是比较自信的。比如说像这样的：

从这个统计结果上来看，觉得自己能对性能结果进行初步分析的占 76.67%。这让我十分惊讶。

从我认识的性能工程师中看来，除了可以对性能结果进行数据的整理和罗列说明之外，我没看到有几个人对性能结果进行分析的。所以我理解，这部分人把对数据的罗列说明理解为“初步分析”了。
这让我觉得性能这个行业如果会越来越没落的话，性能工程师本身的技术素养就成了很重要的一个没落因素。

由此，我觉得直播性能分析过程是有必要的。

如果看不懂的话，就说明这些看不懂的人离真实的性能项目还有距离。
如果看得懂，但做不了的话，说明至少感觉到了这个过程的重要性。
如果看得懂，也做得了的话，那就很好，完全可以在这个行业中生存。

书还得归正传，我们来看一下这个系统。

二、系统架构图

先看架构图。

这是这位同学画的一个简单的架构图。看到这样的架构图我真的是心里一凉，但由于是随手的画一下，也不能强求太多。

看架构图是一个性能工程师必须要学会的。像这种可以认为是极为简单的逻辑架构图。还有一种架构图我们是需要的，那就是部署架构图。但是这个同学没有，所以也只能放弃要求了。

看架构图是为了知道：

• 压力的调用路径
• 各服务节点连接关系
• 技术栈的使用

等等信息。

从上面的架构图中，我们就可以知道，如果是从 user 的位置发起压力的话，那显然在用 RESAR 性能分析七步法中的拆分时间的时候，就得从 slb、ingress、网关、exam…这样一层一层拆下去。

三、分析过程

通过架构图，我们已经了解了这个项目的基本信息。下面就是开始压起来，看看问题在哪了。

一上来这位同学就用了四台压力机，每台压力机 50 个线程，均在 1 秒内启动。这样做的原因，我估计是之前也做过很多次了，觉得这样可以压到瓶颈点，但是根据我的习惯是一定要加 Rampup 的。

递增压力线程：

非递增压力线程：

递增和直接上压力线程的图各截了一个。对应的压力线程数、tps、响应时间，大概是上图的样子。
上图在非递增压力线程的图上的后半段之所以TPS会高一些，是因为他们关了日志。关日志显然是对性能有很明显的影响的。

四、问题分析

1、问题一

我们来看看接下来的问题。

从 top 的命令看，在应用节点的主机上，资源已经用光了。

接着往下看 vmstat。

从这个数据和后面的一个数据应该结合一起来看。上面的这个 vmstat 是在200压力线程下的结果，下面这个图是在 400 压力线程下的结果。

看 CS 已经增加了近一倍了。
（在这里留一个疑问：为什么这时候的cpu反而有空闲的了呢？）
这时去查了 springboot 线程池的配置，是使用的默认值2 00，而实际使用的线程数大概是70-80左右。在我的经验中，其实我不建议这么配置，线程池只要配置得够用就好，太多会导致切换变多。我还见过一个 tomcat 在 16 C32G的机器上配置 4000 个线程的，其结果就是大量的 cs 和sy cpu消耗。

所以这第一个问题就是，建议把线程池调小，调到够用即可，也不能太小。像在这个项目中，我会建议调到90-100的样子。

2、问题二

接着往下看。

从上面的si cpu消耗可以看出软中断还是偏高的。在这种虚拟机上使用k8s+docker的技术栈中，基本上si cpu都会比纯硬件的高。

接着看一下网络，可以看到进出加到一起都能达到1G。

接着去查网络队列。

从上面的数据可以看到 send_Q 也一直有值。并且是和 redis 的交互过程中。
接着又登录了 redis 的管理界面，看到redis的最大带宽是 384M。由于使用的是阿里云的 redis 服务，无法登录主机的 shell 查看更细的数据，只能从以上的数据做出判断，redis 机器是有阻塞的，是网络阻塞还是其他资源的阻塞，暂时未知。如果只从网络交互的数据量来判断的话，大概率是在网络带宽上。

所以问题二就是网络带宽不足导致队列出来，in和si cpu高。这显然是要增加了网络带宽之后，再复测一下，看是否判断正确。

3、问题三

由于这个系统中没有日志可以拆分时间，也没有 apm 工具可用。但从资源使用率上可以看到应用所在的主机CPU使用率是很高的。

又因为压力脚本中只访问了一个接口。所以直接到这台主机上去跟踪方法的调用时间。

跟着入口一层层跟踪下去，发现几个问题：

1. AOP 切片消耗了近 100 ms的时间。
2. 代码中的循环调用消耗了近 100 ms的时间。

到这里后，就得问一下开发了。如果业务代码必须这样写（通常不是），没有优化空间，那就要考虑用其他的方法提升系统的容量，比如增加节点，请注意，增加节点不一定要增加资源，这取决于整体的资源使用是否均衡。

这个系统的性能瓶颈不止本文描述的三个，我只是把典型的问题写出来。在直播分析的过程中，还有更多的细节讨论，也都比较有意思。有兴趣的可以在 7DGroup 群里面索要分析过程的视频链接。

通常在一个项目初期，都是由多个性能问题同时出现的，这时的分析一定要紧紧抓住证据链。当证据链断裂的时候，就要想办法接上，不然就会陷入分析的坑里。

五、小结

近期我们启动了对个人的培训，希望有兴趣的来咨询我们。我们的目标是做最贴近真实性能项目的技术培训，不是教你工具如何用（当然也会涉及到工具的使用但不是只教工具的功能点），而是教你如何对一个项目进行深入的性能分析以及容量规划