Java服务刚启动时,一小波接口超时排查全过程
原创:扣钉日记(微信公众号ID:codelogs),欢迎分享,非公众号转载保留此声明。
简介
我们组有一个流量较大的Java服务,每次发代码时,服务都会有一小波接口超时,之前简单分析过,发现这些超时的case仅发生在服务刚启动时,少量请求会耗时好几秒,但之后又马上恢复正常。
问题发生
如下,是我们服务的一次上线,可以看到,上线期间(21:10左右)会有一小波499超时。
而从我们全链路日志平台查看这些超时的调用,会发现外部网络操作(如:rpc调用、查询数据库等)耗时不高,所以耗时来源于执行java代码而非外部调用。
但为啥就刚启动完成那会比较耗时,之后又正常了呢,有点经验的话,肯定会想到这里面估计发生了什么隐式操作,那Java代码执行时会有哪些隐式操作可能导致耗时高呢?
我想到了如下几种情况:
- 懒加载操作,如连接池初始化、缓存加载?
经过检查,发现这些都已在启动时加载,不会延迟到请求时。
- 发生了GC?
经过检查,启动时GC正常,耗时不高。
- JIT即时编译功能导致?
java代码默认是解释执行的,当某些代码被多次执行后,会被JIT编译成原生指令执行,执行性能相应提升,但我通过JVM参数-Xint
关闭了JIT后,发现问题依然存在,故排除了此原因。
- 执行过程中有锁?
经过检查代码,未发现锁的存在。
- 操作系统相关隐式操作,上下文切换、缺页中断、文件io慢?
经初步检查,CPU、内存、磁盘使用率都正常,这部分深入排查比较费力,且有权限限制,暂先跳过。
那会是什么原因导致的?
问题排查
暂时没啥头绪,我打算先用arthas的profile
命令,收集一些CPU火焰图看看。
由于超时仅发生在刚启动完成后的部分请求,之后又恢复正常,故我计划在启动完成后开始收集火焰图,每次收集10s的火焰图,收集3次,然后对比前后的火焰图,看看它们有什么不同,收集脚本如下:
function flamegraph_sample(){
# 不断检测服务直到它启动完成
while sleep 1; do curl -sS --connect-timeout 3 -m3 http://127.0.0.1:8080/health | grep ok && break; done
pid=`pgrep -n java`
for i in {1..3}; do
java -jar arthas-boot.jar -c "profiler start --alluser" "$pid";
sleep 10s;
java -jar arthas-boot.jar -c "profiler stop --file /tmp/flamegraph_cpu_%t.html " "$pid";
done
java -jar arthas-boot.jar -c "stop" "$pid";
}
生成的前2个火焰图如下:
乍一看,火焰图中没有明显的瓶颈点,但经过仔细查看,在第一张火焰图中搜索ClassLoader,可以搜到不少类加载操作(红色部分),而第二张则基本没有!
难道是类加载导致的?目前我有80%信心怀疑就是它导致的,但类加载有那么慢?
为此,我计划使用profile命令的-e wall
模式收集刚启动完成时的调用栈,并使用jfr
格式保存数据,其中wall
模式适合诊断高耗时问题,而jfr
格式数据会保存时间戳与线程名称,适合case by case分析,命令如下:
profiler start -e wall --file /tmp/result.jfr
收集到jfr文件后,使用jmc工具打开,然后我在日志平台上找到一个慢调用日志,它显示http-nio-8080-exec-28
线程在21:14:10
到21:14:18
时间段是一次耗时近8s的慢调用,所以我用此条件在jmc里过滤出此case的调用栈数据,如下:
可以发现,确实绝大多数耗时发生在类加载上,类加载之所以慢是因为加载类有锁竞争,而我们接口由于查表较多,确实会触发非常多类的加载,所以问题比较明显。
问题解决
知道原因后,解决起来就简单了,把类提前加载到JVM即可,为了简单,我直接使用了spring中的工具方法,如下:
private static final String[] CLASS_PREFIX_ARR = new String[] {
"org.apache", "com.thoughtworks", "io.netty", "com.google", "io.grpc",
"com.alibaba", "org.springframework", "cn.hutool", "com.fasterxml", "org.hibernate",
"io.opencensus", "org.redisson", "io.micrometer", "io.prometheus",
};
PathMatchingResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
for (String classPrefix : CLASS_PREFIX_ARR) {
Resource[] resources;
try {
resources = resolver.getResources(
"classpath*:" + StringUtils.replaceChars(classPrefix, '.', '/') + "/**/*.class");
} catch (IOException e) {
ExceptionUtils.rethrow(e);
return;
}
for (Resource resource : resources) {
String className = null;
try (InputStream is = resource.getInputStream()) {
ClassReader cr = new ClassReader(is);
className = StringUtils.replaceChars(cr.getClassName(), '/', '.');
Class<?> clz = Class.forName(className);
log.info("preLoadClass success: " + className + ", classLoader: " + clz.getClassLoader());
} catch (Throwable e) {
log.warn("preLoadClass failed: " + className);
}
}
}
类预加载上线后,后面又进行过多次代码发布,发布过程中几乎不会再产生超时情况,问题确认已解决。
总结
此次问题的排查过程,还是用到了不少排查技巧的,总结一下:
- 当看起来不应该慢的代码执行慢时,可以想想有哪些可能的隐式操作存在,此次case的隐式操作就是类加载。
- 当诊断问题没有头绪时,可考虑使用arthas的
profile
命令来绘制火焰图,看从火焰图中能不能找到线索,尽管不会总是有效。 - 当从CPU火焰图中看不出明显问题时,可通过对比问题前后的火焰图来找不同点。
- 理解profile的
-e cpu
(默认)与-e wall
选项的差异,一般-e cpu
诊断高cpu问题,而-e wall
诊断高耗时问题,但如果是偶尔慢一下,需要case by case分析,可考虑使用jfr
格式保存诊断数据。