挖掘应用处理变慢的“真相”

一、发现问题

一个风和日丽的下午，服务于亿级用户电商平台的监控系统Sherlock.IO上，突然出现了黄色告警。发出告警的是一个包裹配送相关的应用，几分钟之内这个应用前端的负载均衡服务器(Load Balancer)上连接数量陡增，这引起了 SRE 团队稍微的不安和浓厚的兴趣。

二、初步分析

针对这种情况，第一反应是:难道又是一波外部攻击?经过初步排查，情况貌似没有那么糟糕。

首先，通过内部的追踪工具可以看出，这些新增加的连接很有可能来自于内部。

其次，该应用十几台机器平均分布在三个数据中心，其中两个数据中心的应用还是一片岁月静好，只有一个数据中心的应用看上去有些异常。

整个电商平台的监控系统非常完备，从硬件到操作系统,再到应用内部各种指标数据一应俱全，且均是实时监控数据。查看该应用每个数据中心的处理请求数，能明显看到出问题的这个数据中心有更多的业务请求，并且是某个时间点突然增加。

尽管该应用在每个数据中心服务器的数量差别不大，可出问题的数据中心之前的处理业务请求数本来就偏多。

但是在请求增加之前，三个数据中心的事务处理时间（transaction time）和服务器繁忙线程数（server busy threads）数量相差无几。出问题的这个数据中心事务处理时间明显变长，Tomcat 繁忙线程数直线跃升，也给问题的查找指明了方向。

图 1 （点击查看大图）

从图 1 数据可以看出，红线代表的数据中心在 TPS(Transaction Per Second,每秒时间内能够处理的事务)从平均 270 左右增加到 420 左右时(1.56 倍)，平均的事务处理时间从 10 毫秒增加到原来的 2.7 倍左右。之前 TPS 270 左右时，只要平均 3 个 Tomcat 线程来处理，而现在平均繁忙线程需要 11 个左右(3.2 倍)。

那么是什么原因让它在请求增加到原来 1.56 倍的时候，平均事务处理时间增加到原来的 2.7 倍呢?

三、深入探究

要回答这个问题，首先可能要问的是，增加的请求有什么特殊的地方？

带着这个问题，我们查看了这个应用处理的服务类型:它是微服务的一个组件，只处理一个特殊的请求，并且对时间延迟的要求也挺高(问题出现之前平均的延迟只有 10 毫秒左右)。

那么是不是新增加的请求有不一样的参数或者不同的有效负荷（payload）呢?

我们根据系统整体的指标数据，无法回答这个问题。不过既然是延迟增加，那就可以从 CAL(eBay 的集中式日志系统，能查看每个应用、服务及事务的详细日志)中去找一些线索。

仔细查看这些变长的业务日志，我们发现在两行日志中间，有一些可疑的时间间隔。出问题之前，这两行日志之间大概只有不到 1 毫秒左右时间差，出问题之后，却出现了 80 毫秒左右的延迟。

那么这两行之间到底出了什么问题？是由于特殊的代码路径还是出于其他原因?

阅读这段源代码，并没有发现特殊的路径，唯一值得怀疑的是:其中有些代码通过 log4j 输出日志，而不是由集中式的日志客户端写日志。正常情况下，所有的日志都应该写入这个集中式日志系统。除此之外，这些 log4j 的日志是通过 logger.debug() 打印的。

那么问题有没有可能是跟这些日志相关呢?

首先我们查找了服务器上的文件系统，并没有找到 log4j 的相关配置文件。log4j 在默认的情况下，如果没有代码更改日志的级别，就会默认打印所有级别。查看系统打印的日志文件，发现另一个与之相关并可疑的地方:日志内容正以每秒 3M 的速度产生。日志文件里正是之前看到的 debug 打印的内容。

日志文件以这么快的速度写入，很值得怀疑，因为 log4j 1.* 版本是同步日志，写入文件会加锁，导致各个线程锁竞争。为了验证这个问题，我们添加了一个 log4j 的配置文件，设置日志级别为 ERROR，单独重启某台服务器之后，便看到了立竿见影的效果。

从下面图 2 和图 3 中的对比图可以看到，修改并重启之后，被修改的机器在流量比较大的时候，处理能力更强了，但事务处理时间并没有变长。

说明这个 log4j 的 debug 就是导致服务变差的根本原因。

图 2 及图 3 分别为 TPS（每秒时间内能够处理的事务）对比图和事务处理时间对比图，绿线代表修改配置的服务器，红线代表没有更改的服务器：

图 2 TPS 对比图 （点击查看大图）

图 3 事务处理时间对比图（点击查看大图）

四、解决问题

问题确认之后，真正的元凶就很容易从源代码中弄清楚了。

出问题的代码是一个第三方代码库(jar lib)，它使用 log4j1.*版本去打印日志。该应用默认没有设置 log4j 的配置文件，所以 debug 信息也是打印出来的。且默认这些 debug 信息打印到了 System.out 里面。System.out 是一个 PrintStream 对象，PrintStream 的 println 方法里面使用了 synchronized 关键字去竞争锁。

在并发比较低的时候，JVM 使用偏向锁或者自旋锁，化解了重量级的同步操作。在并发竞争比较激烈的情况下，JVM 对 synchronized 的优化就无法发挥效果了，所以形成了一个同步顺序队列。竞争越激烈，应用处理越慢。把日志级别设置成 ERROR 之后，就不打印这些 debug 信息了，这部分的锁也就被消除了。

五、总结

从这次事件中的数据可以看出，尽管一开始有锁存在，但在达到临界点之前，这个锁都不会造成太大影响。这也是 JVM 对 synchronized 的优化在起作用。而一旦超过临界点，变慢的效果就会被很快放大。

因此，当我们发现应用的事务处理时间变长的时候，不妨去看一下是不是某些锁导致系统形成一个顺序队列，让系统的处理能力变差。

本文转载自公众号 eBay 技术荟（ID：eBayTechRecruiting）。

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