本文主要是介绍一次压测引发的数据库 CPU 飙升,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
作者:昀鹤
一次压测过程中,当数据库的 qps 和 tps 都正常时,如果 cpu 利用率异常的高,应该如何排查?希望通过这篇文章,给你一些启发...
一、业务背景
业务需要控制频道内兑换现金的数量,于是在产品设计上给兑换现金增加了库存限制。
在此基础上形成了秒杀场景,峰值时核心接口 qps 上涨了近 600 倍(几十到几万) ,因此需要进行压测来对系统和 DB 水位摸一下高。
二、压测准备
大致分为下面几个步骤:
1)压测流量评估:就是定一下每个接口大致压测多少 qps,以及压测时到各个下游系统的流量估计。
2)压测改造:因为压测都是用的压测账户,在频道里没有历史痕迹,很多逻辑是走不到的,并且这些逻辑的不同,会直接影响到数据库和下游的流量,因此我们需要根据频道的现有数据进行链路的 mock(包括上述的流量评估也得基于这些不同链路的比例去算),举例如下:
3)测试 &发布:既然改了代码,还是得交给可爱的测试同学回归下线上链路的,当然压测的链路就可以自己测一测了,看看改造是否符合预期,hsf 控制台可以很方便的模拟影子链路:
4)下游流量报备:当然还是得跟各个下游系统知会一声的,切勿悄悄滴进村,打枪滴不要。
5)压测数据准备:主要是压测平台上的各种接口和压测流量配置(注意减去压测时的背景流量),以及压测账号申请等等(这一步也是交给测试同学)。
6)小流量预跑:在正式压测之前,大概用 1%的流量先跑一下,看看本身系统以及下游是否有异常(这一步很有必要,有时候下游系统比较复杂,可能部分场景并不能支持压测流量,提前跑一下能发现很多问题,避免正式压测的时候下游报警,然后就是👋忙🦶乱)。
三、问题出现
好了,万事具备,经过上面一系列步骤,想必本次压测一定是顺顺利利吧!
压测,启动!
====== 10%压测流量,cpu 利用率 11% ====== 挺正常
====== 30%压测流量,cpu 利用率 20% ====== 稳中向好
====== 50%压测流量,cpu 利用率 30% ====== 符合预期
====== 80%压测流量,cpu 利用率 50% ====== 感觉有点问题,但是说不出来哪里有问题!
====== 100%压测流量,cpu 利用率 80% ===== 嗯?好像不对劲?有点高
====== 100%压测流量,稳定几分钟后,突然飙到 100% ===== .....卧槽,肯定有问题,暂停压测!
唉,还是太年轻了。
赶紧排查,先拉了压测时间段的 cpu 曲线图:
看着 cpu 的监控图,我的脑海里浮现了三个疑问:
1.同等流量下,压测时的 cpu 利用率为什么高于线上实际值(线上约等于压测 80%流量时,cpu 利用率实际 40%不到,压测时已经到 60%了)?
2.流量 80%时,为什么压测流量持续不动,cpu 利用率会缓慢上涨呢?
3.流量 100%时,分明一开始 cpu 利用率还维持在 80%以下,然后突然就飙到 100%了?
总体来说,就是 CPU 高于预期。
四、问题排查
第一时间我猜测是我的压测改造不符合预期,导致打到 db 的 qps 和 tps 过高导致。
急了,开始看代码,然后挑了几个压测 trace 在鹰眼上看调用,没找到问题。
然后发现我好蠢呐(主要是有点慌张),dbservice 本身就有 tps 和 qps 的监控:
看了一下,有两点,一是持续压测的时候,qps 并没有持续上涨,二是差不多同流量下 qps 的值确实略高于线上实际值,但远远没有 cpu 差值这么多,所以基本可以排除一开始的猜测。
陷入了瓶颈.....
这时候我知道今天的压测指定是不行了,所以很干脆地摆了,开始安心的找问题~
4.1 发现疑点
这时候拉了 DBA 同学一起帮我们看问题,DBA 同学表示,一,数据库在长时间高压下会发生性能劣化,这也是 cpu 从 80%突然暴涨到 100%的原因(解答了第三个问题),至于 CPU 利用率异常是表象,qps 和 tps 只是其中一个影响因素,建议我们看看其他指标。
于是挨个查看数据库性能指标(带宽、慢 sql、RT....),然后终于发现了一个疑点:
这个缓慢升高的行读,非常符合压测流量 80%时 cpu 曲线的变化,很可能是问题二的原因...
那是不是也有可能是问题一的原因呢?
4.2 确认疑点
对比正常峰值流量下的行读指标
好吧,这都差了一个数量级了,基本可以确定问题出在行读异常上了
开始思考为什么行读这么多还在持续上涨,难道是同一个 sql 查出来的行数会变多?
4.3 定位 sql
其实这时候心里已经隐隐约约猜到问题在哪了,但还是顺着这个行读异常排查下去
通过对比定位到了有问题的 sql
压测时:
正常时:
点进去也能看到具体的 sql 信息:
好吧,和我猜的一样,这下悬着的心终于死了。
4.4 代码分析
至于为什么同一条 sql 压测的平均行读会高这么多,还是得从代码层面来分析。
首先先看下改造逻辑和逻辑推导:
这么压测改造的原因是压测的账号是有限的(同一批压测账号重复的去轮询),如果所有账号都调过一遍接口,那后面的每次查询都能查到任务,不会再有 DB 写,为了更好的模拟线上实际情况,因此通过这种方法去让账号重新路由到注册逻辑。
然后看下任务的查询逻辑,如下:
private TaskInstanceParam createQueryParamByEffectiveTime(TaskQueryParam queryParam) {
final TaskInstanceParam dbQueryParam = new TaskInstanceParam();
Date now = TimeTravelManager.getCurrentTime(queryParam.getUserId());
dbQueryParam.createCriteria()
.andUserIdEqualTo(queryParam.getUserId())
.andBizTypeEqualTo(queryParam.getBizType())
.andTemplateIdEqualTo(queryParam.getSubBizType())
.andEffectiveStartTimeLessThanOrEqualTo(now)
.andEffectiveEndTimeGreaterThan(now);
dbQueryParam.appendOrderByClause(OrderCondition.EFFECTIVESTARTTIME, SortType.DESC);
dbQueryParam.setPagination(1, 1);
return dbQueryParam;
}
复制代码
其实就是查询符合 effectiveStartTime <= now < effectiveEndTime 的最新一条任务, 所以每次注册插入的任务,都会在下次同一账号查询时,为 sql 多加一条符合条件的行记录。
至此原因已经很清晰了:随着压测的持续进行,每一个账户注册的任务条数会越来越多,因此同一条 sql 查询到的符合条件的行数会越来越多,CPU 就会花费越来越多的资源逐行处理。
后续的解法:
1)查询的时候 mock 到数据的 userId(提前准备好的线上实际来访 userId,随机取一个);
2)因为不影响查询了,所以插入逻辑不变。
五、原理刨析
接下来请 ChatGpt 老师上台,为我们普及下相关原理:
我 :什么是行读,行读高 cpu 利用率就高嘛?
我 :哦,听起来行读是比较笼统的概念,那什么是逻辑读和物理读呢,区别在哪里?
我:嗯哼,原理解释有点干燥,画个关系图(挑衅)?
我:啊?阿珍你来真的啊?
我:那总结一下,其实就是行读包括逻辑读和物理读两种,前者优于后者,平时的开发中,应该注意合理建立索引和优化 sql,来减少扫描整体行读数以及物理读的次数呗,说的对就夸一下我?
六、反思
1.压测流量 80%时,就应该敏感地关注到 cpu 是高于日常水位的,其实可以避免压测调到 100%的 cpu 飙升;
2.对于 DB 的性能指标,压测时只关注了最表层的 cpu 利用率,其他的性能指标监控没有关注到位;
3.对于我们的任务场景下,查询的是有效期内的最新一条任务,实际上不太适合反复注册的压测 mock,所以在压测改造时,还需要关注改造方式与场景的匹配程度。
这篇关于一次压测引发的数据库 CPU 飙升的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!