用 Arthas 定位 Spring Boot 接口的超时问题,让应用起飞~
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了用 Arthas 定位 Spring Boot 接口的超时问题,让应用起飞~相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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背景
公司有个渠道系统,专门对接三方渠道使用,没有什么业务逻辑,主要是转换报文和参数校验之类的工作,起着一个承上启下的作用。
最近在优化接口的响应时间,优化了代码之后,但是时间还是达不到要求;有一个诡异的100ms左右的耗时问题,在接口中打印了请求处理时间后,和调用方的响应时间还有差了100ms左右。比如程序里记录150ms,但是调用方等待时间却为250ms左右。
下面记录下当时详细的定位&解决流程(其实解决很简单,关键在于怎么定位并找到解决问题的方法)
定位过程
分析代码
渠道系统是一个常见的spring-boot web工程,使用了集成的tomcat。分析了代码之后,发现并没有特殊的地方,没有特殊的过滤器或者拦截器,所以初步排除是业务代码问题
分析调用流程
出现这个问题之后,首先确认了下接口的调用流程。由于是内部测试,所以调用流程较少。
nginx -反向代理-> 渠道系统
公司是云服务器,网络走的也是云的内网。由于不明确问题的原因,所以用排除法,首先确认服务器网络是否有问题。
先确认发送端到Nginx Host是否有问题:
[jboss@VM_0_139_centos ~]$ ping 10.0.0.139
PING 10.0.0.139 (10.0.0.139) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.029 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.041 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.040 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.040 ms
从ping结果上看,发送端到Nginx主机的延迟是无问题的,接下来查看Nginx到渠道系统的网络。
# 由于日志是没问题的,这里直接复制上面日志了
[jboss@VM_0_139_centos ~]$ ping 10.0.0.139
PING 10.0.0.139 (10.0.0.139) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.029 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.041 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.040 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.040 ms
从ping结果上看,Nginx到渠道系统服务器网络延迟也是没问题的
既然网络看似没问题,那么可以继续排除法,砍掉Nginx,客户端直接再渠道系统的服务器上,通过回环地址(localhost)直连,避免经过网卡/dns,缩小问题范围看看能否复现(这个应用和地址是我后期模拟的,测试的是一个空接口):
[jboss@VM_10_91_centos tmp]$ curl -w "@curl-time.txt" http://127.0.0.1:7744/send
success
http: 200
dns: 0.001s
redirect: 0.000s
time_connect: 0.001s
time_appconnect: 0.000s
time_pretransfer: 0.001s
time_starttransfer: 0.073s
size_download: 7bytes
speed_download: 95.000B/s
----------
time_total: 0.073s 请求总耗时
从curl日志上看,通过回环地址调用一个空接口耗时也有73ms。这就奇怪了,跳过了中间所有调用节点(包括过滤器&拦截器之类),直接请求应用一个空接口,都有73ms的耗时,再请求一次看看:
[jboss@VM_10_91_centos tmp]$ curl -w "@curl-time.txt" http://127.0.0.1:7744/send
success
http: 200
dns: 0.001s
redirect: 0.000s
time_connect: 0.001s
time_appconnect: 0.000s
time_pretransfer: 0.001s
time_starttransfer: 0.003s
size_download: 7bytes
speed_download: 2611.000B/s
----------
time_total: 0.003s
更奇怪的是,第二次请求耗时就正常了,变成了3ms。经查阅资料,linux curl是默认开启http keep-alive的。就算不开启keep-alive,每次重新handshake,也不至于需要70ms。
经过不断分析测试发现,连续请求的话时间就会很短,每次请求只需要几毫秒,但是如果隔一段时间再请求,就会花费70ms以上。
从这个现象猜想,可能是某些缓存机制导致的,连续请求因为有缓存,所以速度快,时间长缓存失效后导致时间长。
那么这个问题点到底在哪一层呢?tomcat层还是spring-webmvc呢?
光猜想定位不了问题,还是得实际测试一下,把渠道系统的代码放到本地ide里启动测试能否复现
但是导入本地Ide后,在Ide中启动后并不能复现问题,并没有70+ms的延迟问题。这下头疼了,本地无法复现,不能Debug,由于问题点不在业务代码,也不能通过加日志的方式来Debug
这时候可以祭出神器Arthas了
Arthas分析问题
Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决:
这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception?
我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了?
遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗?
线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现!
是否有一个全局视角来查看系统的运行状况?
有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态?
上面是Arthas的官方简介,这次我只需要用他的一个小功能trace。动态计算方法调用路径和时间,这样我就可以定位时间在哪个地方被消耗了。
trace 方法内部调用路径,并输出方法路径上的每个节点上耗时
trace 命令能主动搜索 class-pattern/method-pattern
对应的方法调用路径,渲染和统计整个调用链路上的所有性能开销和追踪调用链路。
有了神器,那么该追踪什么方法呢?由于我对Tomcat源码不是很熟,所以只能从spring mvc下手,先来trace一下spring mvc的入口:
[jboss@VM_10_91_centos tmp]$ curl -w "@curl-time.txt" http://127.0.0.1:7744/send
success
http: 200
dns: 0.001s
redirect: 0.000s
time_connect: 0.001s
time_appconnect: 0.000s
time_pretransfer: 0.001s
time_starttransfer: 0.115s
size_download: 7bytes
speed_download: 60.000B/s
----------
time_total: 0.115s
本次调用,调用端时间花费115ms,但是从arthas trace上看,spring mvc只消耗了18ms,那么剩下的97ms去哪了呢?
本地测试后已经可以排除spring mvc的问题了,最后也是唯一可能出问题的点就是tomcat
可是本人并不熟悉tomcat中的源码,就连请求入口都不清楚,tomcat里需要trace的类都不好找。。。
不过没关系,有神器Arthas,可以通过stack命令来反向查找调用路径,以org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet
作为参数:
“stack 输出当前方法被调用的调用路径
很多时候我们都知道一个方法被执行,但这个方法被执行的路径非常多,或者你根本就不知道这个方法是从那里被执行了,此时你需要的是 stack 命令。
”
从stack日志上可以很直观的看出DispatchServlet的调用栈,那么这么长的路径,该trace哪个类呢(这里跳过spring mvc中的过滤器的trace过程,实际排查的时候也trace了一遍,但这诡异的时间消耗不是由这里过滤器产生的)?
有一定经验的老司机从名字上大概也能猜出来从哪里下手比较好,那就是org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service
,从名字上看,http1.1处理器,这可能是一个比较好的切入点。下面来trace一下:
日志里有一个129ms的耗时点(时间比没开arthas的时候更长是因为arthas本身带来的性能消耗,所以生产环境小心使用),这个就是要找的问题点。
打问题点找到了,那怎么定位是什么导致的问题呢,又如何解决呢?
继续trace吧,细化到具体的代码块或者内容。trace由于性能考虑,不会展示所有的调用路径,如果调用路径过深,只有手动深入trace,原则就是trace耗时长的那个方法:
一段无聊的手动深入trace之后………………
发现了一个值得暂停思考的点:
+---[min=0.004452ms,max=34.479307ms,total=74.206249ms,count=31] org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream:getNextJarEntry() #117
这行代码加载了31次,一共耗时74ms;从名字上看,应该是tomcat加载jar包时的耗时,那么是加载了31个jar包的耗时,还是加载了jar包内的某些资源31次耗时呢?
TomcatJarInputStream这个类源码的注释写到:
The purpose of this sub-class is to obtain references to the JarEntry objects for META-INF/ and META-INF/MANIFEST.MF that are otherwise swallowed by the JarInputStream implementation.
大概意思也就是,获取jar包内META-INF/,META-INF/MANIFEST的资源,这是一个子类,更多的功能在父类JarInputStream里。
其实看到这里大概也能猜到问题了,tomcat加载jar包内META-INF/,META-INF/MANIFEST的资源导致的耗时,至于为什么连续请求不会耗时,应该是tomcat的缓存机制(下面介绍源码分析)
不着急定位问题,试着通过Arthas最终定位问题细节,继续手动深入trace
[arthas@24851]$ trace org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream *
Press Q or Ctrl+C to abort.
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:4) cost in 44 ms.
`---ts=2019-09-14 21:37:47;thread_name=http-nio-7744-exec-5;id=14;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.loader.LaunchedURLClassLoader@20ad9418
`---[0.234952ms] org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream:createZipEntry()
+---[0.039455ms] java.util.jar.JarInputStream:createZipEntry() #43
`---[0.007827ms] java.lang.String:equals() #44
`---ts=2019-09-14 21:37:47;thread_name=http-nio-7744-exec-5;id=14;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.loader.LaunchedURLClassLoader@20ad9418
`---[0.050222ms] org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream:createZipEntry()
+---[0.001889ms] java.util.jar.JarInputStream:createZipEntry() #43
`---[0.001643ms] java.lang.String:equals() #46
#这里一共31个trace日志,删减了剩下的
从方法名上看,还是加载资源之类的意思。都已经到jdk源码了,这时候来看一下TomcatJarInputStream
这个类的源码:
/**
* Creates a new <code>JarEntry</code> (<code>ZipEntry</code>) for the
* specified JAR file entry name. The manifest attributes of
* the specified JAR file entry name will be copied to the new
* <CODE>JarEntry</CODE>.
*
* @param name the name of the JAR/ZIP file entry
* @return the <code>JarEntry</code> object just created
*/
protected ZipEntry createZipEntry(String name)
JarEntry e = new JarEntry(name);
if (man != null)
e.attr = man.getAttributes(name);
return e;
这个createZipEntry
有个name参数,从注释上看,是jar/zip文件名,如果能得到文件名这种关键信息,就可以直接定位问题了;还是通过Arthas,使用watch命令,动态监测方法调用数据
watch方法执行数据观测
“让你能方便的观察到指定方法的调用情况。能观察到的范围为:返回值、抛出异常、入参,通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。
”
watch 该方法的入参
这下直接看到了具体加载的资源名,这么熟悉的名字:swagger-ui,一个国外的rest接口文档工具,又有国内开发者基于swagger-ui做了一套spring mvc的集成工具,通过注解就可以自动生成swagger-ui需要的接口定义json文件,用起来还比较方便,就是侵入性较强。
删除swagger的jar包后问题,诡异的70+ms就消失了
<!--pom 里删除这两个引用,这两个包时国内开发者封装的,swagger-ui并没有提供java spring-mvc的支持包,swagger只是一个浏览器端的ui+editor -->
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
那么为什么swagger会导致请求耗时呢,为什么每次请求偶读会加载swagger内部的静态资源呢?
其实这是tomcat-embed的一个bug吧,下面详细介绍一下该Bug
Tomcat embed Bug分析&解决
源码分析过程实在太漫长,而且也不是本文的重点,所以就不介绍了, 下面直接介绍下分析结果
顺便贴一张tomcat处理请求的核心类图
为什么每次请求会加载Jar包内的静态资源
关键在于org.apache.catalina.mapper.Mapper#internalMapWrapper
这个方法,该版本下处理请求的方式有问题,导致每次都校验静态资源。
为什么连续请求不会出现问题
因为Tomcat对于这种静态资源的解析是有缓存的,优先从缓存查找,缓存过期后再重新解析。具体参考org.apache.catalina.webresources.Cache
,默认过期时间ttl是5000ms。
为什么本地不会复现
其实确切的说,是通过spring-boot打包插件后不能复现。由于启动方式的不同,tomcat使用了不同的类去处理静态资源,所以没问题
如何解决
升级tomcat-embed版本即可
当前出现Bug的版本为:
spring-boot:2.0.2.RELEASE,内置的tomcat embed版本为8.5.31
升级tomcat embed版本至8.5.40+即可解决此问题,新版本已经修复了
通过替换springboot pom properties方式
如果项目是maven是继承的springboot,即parent配置为springboot的,或者dependencyManagement中import spring boot包的
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.0.2.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
pom中直接覆盖properties即可:
<properties>
<tomcat.version>8.5.40</tomcat.version>
</properties>
升级spring boot版本
springboot 2.1.0.RELEASE中的tomcat embed版本已经大于8.5.31了,所以直接将springboot升级至该版本及以上版本就可以解决此问题
全文完,感谢你的耐心阅读。如果你还想看到我的文章,请一定给本文“在看”、“点赞”,新文章推送才会第一时间出现在你的微信里。
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