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1. 前言
本篇文章记录了一次接口慢查问题排查过程，该问题产生的景象迷惑性较高。同时因为问题偶发性高，排查难度也比拟大。排查过程从 druid 数据源“导致”的一个慢查景象作为切入点，逐渐剖析，排除诸多可能性后仍无解。之后从新扫视故障景象，换个角度剖析，找到了问题根因。最初对问题起因进行了验证确认，后果合乎预期。到此，排查过程算是完结了，本文对问题进行记录归档。
2. 问题形容
前段时间收到业务共事反馈，说他们利用的某台机器间断两天多个接口呈现了两次慢查状况（偶发性较高）。但持续时间比拟短，但很快又复原了。Pinpoint 调用链信息如下：
图 1：长 RT 接口调用链信息
上图是业务同学反馈过去的信息，能够看出从 MyBatis 的 SqlSessionTemplate#selectList 办法到 MySQL 的 ConnectionImpl#prepareStatement 办法之间呈现了 2111 毫秒的距离，正是这个距离导致了接口 RT 升高。接下来针对这个景象进行剖析。
3. 排查过程
3.1 直奔主题
从全链路追踪零碎给出的链路信息来看，问题的起因仿佛很显著，就是 selectList 和 prepareStatement 之间存在着长耗时的操作。实践上只有查出哪里呈现了长耗时操作，以及为什么产生，问题就解决了。于是先不管三七二十一，间接剖析 MyBatis 的源码吧。
public class SimpleExecutor extends BaseExecutor {public <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException {
Statement stmt = null;
try {Configuration configuration = ms.getConfiguration();
StatementHandler handler = configuration.newStatementHandler(wrapper, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
stmt = prepareStatement(handler, ms.getStatementLog()); // 预编译
return handler.<E>query(stmt, resultHandler);
} finally {closeStatement(stmt);
}
}
private Statement prepareStatement(StatementHandler handler, Log statementLog) throws SQLException {
Statement stmt;
Connection connection = getConnection(statementLog); // 获取数据库连贯
stmt = handler.prepare(connection, transaction.getTimeout()); // 执行预编译
handler.parameterize(stmt);
return stmt;
}
}MyBatis 的 SqlSessionTemplate#selectList 办法的调用链比拟长，这里就不一一剖析，感兴趣能够看一下我三年前的文章 MyBatis 源码剖析 – SQL 的执行过程。SqlSessionTemplate#selectList 最终会执行到 SimpleExecutor#doQuery，该办法在执行后续逻辑前，会先调用 SimpleExecutor#prepareStatement 进行预编译。prepareStatement 办法波及到两个内部操作，一个是获取数据库连贯，另一个是执行调用 MySQL 驱动相干办法执行预编译。
从图 1 的监控上看，预编译速度很快，能够确定预编译没有问题。当初，把注意力移到 getConnection 办法上，这个办法最终会向底层的 druid 数据源申请数据库连贯。druid 采纳的是生产者消费者模型来保护连接池，更具体的介绍参考我的另一篇文章。如果连接池中没有可用连贯，这个时候业务线程就会期待 druid 生产者创立连贯。如果生产者创立连贯速度比较慢，或者沉闷连接数达到了最大值，此时业务线程就必须期待了。好在业务利用接了 druid 监控，咱们能够通过监控理解连接池的状况。
图 2：druid 监控图
上图是用 excel 绘制的，数据通过编辑，与过后状况存在肯定的偏差，但不影响后续的剖析。从监控上来看，连接池中的闲暇连贯全副被借出去了，但依然不够，于是生产者不停的创立连贯。这里引发了咱们的思考，为什么沉闷连接数会忽然回升这么多？可能是呈现了慢查。与此同时，业务线程的期待次数和等待时间大幅上涨，这阐明 druid 连贯生产者的“产能”仿佛有余，以至于局部业务线程呈现了期待。什么状况下生产者创立连贯会呈现问题呢？咱们过后思考到的状况如下：
- 网络呈现了提早或者丢包，造成重传
- 阿里云 RDS 实例负载很高，无奈及时响应客户端的连贯建设申请
先说第二种状况，RDS 负载的问题很好确认，阿里云上有 RDS 的监控。咱们确认了两次问题产生时的监控曲线，发现实例负载并不高，没有显著稳定，所以状况二能够排除。那状况一呢，网络会不会呈现问题呢？这个猜测不好排除。起因如下：
沉闷连接数失常状况下会很低，暴涨个别都不是失常景象。如果一个 Java 线程从收回 SQL 申请到收到数据耗时 5ms，那么一条连贯能够达到 200 的 QPS。而这个单机 QPS 还有余 200，不应该用掉这么多连贯，除非呈现了慢查。然而咱们用阿里云的 SQL 洞察服务里也没发现慢 SQL，因而能够排除掉慢查的可能性。不是慢查，仿佛只能甩锅给网络了，肯定是过后的网络（接锅好手）出了问题。
如果真是网络出问题了，那么 druid 生产者“产能”有余的问题仿佛也能失去正当的解释。然而通过咱们的剖析，发现了一些矛盾点，如下：
图 3：某个长 RT 申请的链路追踪数据
从链路数据上来看，SQL 的预编译和执行工夫都是很快的，没有呈现显著的等待时间。如果说下面的状况是偶尔，然而咱们翻看了很多链路数据，都发现 SQL 的预编译和执行速度都很快，不存在显著的提早。因而，把锅甩给网络是不适合的。
排查到这里，思路断了。首先没有发现慢查，其次数据库资源也是短缺的，最初网络仿佛也没问题。都没有问题，那问题出在哪里呢？
3.2 扩充信息面
3.2.1 根本信息
首先查看了问题机器的 QPS，发现没有突发流量。虽有肯定稳定，但总体依然安稳。
图 4：QPS 折线图
接着看了利用的 CPU 使用率，发现了一点问题，使用率忽然回升了很多。
图 5：CPU 使用率折线图
询问了业务同学，这个点没有定时工作，QPS 与以往类似，没有什么异样。目前不晓得 CPU 为什么会忽然回升这么多，这个信息临时无奈提供无效的帮忙，先放着。最初再看一下网络 I/O 监控。
图 6：网络流量监控图
入站流量与出站流量在问题产生时间段内都呈现了回升，其中出站流量上升幅度很大，阐明过后应该有大量的数据收回去。但具体是哪些接口的行为，目前还不晓得。
3.2.2 业务日志信息
接着剖析了一下业务日志，咱们发现了一些 WARN 级别信息：
# 业务线程打出的 WARN 日志，示意期待连贯超时，重试一次
2021-07-20 09:56:42.422 [DubboServerHandler-thread-239] WARN com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource [DruidDataSource.java:1400] - get connection timeout retry : 1
2021-07-20 09:56:42.427 [DubboServerHandler-thread-242] WARN com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource [DruidDataSource.java:1400] - get connection timeout retry : 1
2021-07-20 09:56:42.431 [DubboServerHandler-thread-240] WARN com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource [DruidDataSource.java:1400] - get connection timeout retry : 1
# Dubbo TimeoutFilter 答疑超时日志
2021-07-20 09:56:42.432 [DubboServerHandler-thread-254] WARN org.apache.dubbo.rpc.filter.TimeoutFilter [TimeoutFilter.java:60] - [DUBBO] invoke time out. method: xxx arguments: [yyy] , url is dubbo://172.***.***.***:20880/****
2021-07-20 09:56:42.489 [DubboServerHandler-thread-288] WARN org.apache.dubbo.rpc.filter.TimeoutFilter [TimeoutFilter.java:60] - [DUBBO] invoke time out. method: **** arguments: [***, ***] , url is dubbo://172.***.***.***:20880/****这两种日志说实话没什么用，因为这些日志是后果，本就应该产生的。除了 WARN 信息，业务日志里找不到任何异样信息。须要阐明的是，咱们并没有设置业务线程获取连贯重试次数，默认重试次数是 0。但这里却进行了一次重试，而咱们预期是业务线程在指定工夫内获取连贯失败后，应抛出一个 GetConnectionTimeoutException 异样。这个应该是 druid 的代码有问题，我给他们提了一个 issue (#4381)，然而没人回复。这个问题修复也很简略，算是一个 good first issue，有趣味的敌人能够提个 Pull Request 修复一下。
业务日志没有太多可用信息，咱们持续寻找其余的线索，这次咱们从 JVM 监控里发现了端倪。
3.2.3 GC 信息
问题产生的那一小段时间内，JVM 产生了屡次的 YGC 和 FGC，而且局部 GC 的耗时很长。
图 7：GC 次数与耗时监控
那么当初问题来了，GC 是起因还是后果？因为 GC 产生的工夫与接口慢查呈现的工夫都在 9.56:30 之后，工夫上大家是重叠的，谁影响了谁，还是相互影响，这都是不分明的。GC 的引入仿佛让排查变得更为简单了。
到这里信息收集的差不多了，然而问题起因还是没有推断进去，非常郁闷。
3.3 从新扫视
3.3.1 综合剖析
如果咱们依然从 druid 这个方向排查，很难查出起因。工夫贵重，当初要综合收集的信息从新思考一下了。既然产生了 GC，那么利用的内存耗费肯定是回升了。再综合网络 I/O 的状况，短时间内呈现了比拟大的稳定，如同也能阐明这个状况。但过后网络流量并不是特地大，仿佛还不足以引发 GC。支撑力有余，先放一边。另外，利用的 QPS 没有多大变动，然而 CPU 负载却忽然回升了很多。加之几次 GC 的耗时很长，搞不好它们俩之间有关联，即长时间的 GC 导致了 CPU 负载回升。目前，有两个排查方向，一个是从网络 I/O 方向排查，另一个是从 GC 方向排查。就景象而言，GC 的问题仿佛更大，因而后续抉择从 GC 方向排查。
3.3.2 换个思路
JVM 进行 GC，阐明内存使用率肯定是下来了。内存回升是一个累积过程，如果咱们把排查工夫从产生长耗时 GC 的时刻 9:57:00 向前推一分钟，没准会发现点什么。于是我到全链路追踪平台上按耗时倒序，拉取了问题利用在 9:56:00 这一分钟内的长 RT 接口列表，发现耗时靠前的十几个都是 queryAll 这个办法。如下：
图 8：queryAll 办法耗时倒序列表
咱们看一下耗时最长申请的调用链信息：
图 9：耗时最长申请的链路信息
首先咱们能够看到 MySQL 驱动的 execute 执行工夫特地长，起因前面剖析。其次 redis 缓存的读取耗时十分短，没有问题。但 redis 客户端写入数据耗时十分长，这就很不失常了。
于是立刻向利用开发要了代码权限，剖析了一下代码。伪代码如下：
public XxxService {
// 备注：该办法缓存实际上应用了 Spring @Cacheable 注解，而非显示操作缓存
public List queryAll(int xxxId) {
// 1、查看缓存，命中则立刻返回
List xxxDTOs = customRedisClient.get(xxxId);
if (xxxDTOs != null) return list;
// 2、缓存未命中，查询数据库
List xxxDOs = XxxDao.queryAll(xxxId);
xxxDTOS = convert(xxxDOs)
// 3、写入缓存
customRedisClient.set(xxxId, xxxDTOs, 300s);
return list;
}
}代码做的事件非常简单，那为什么会耗时这么多呢？起因是这样的，如果缓存生效了，queryAll 这个办法一次性会从数据库里取出上万条数据，且表构造蕴含了一些简单的字段，比方业务规定，通讯地址等，所以单行记录绝对较大。加之数据取出后，又进行了两次模型转换（DO → DTO → TO），转换的模型数量比原始模型数量要多一半，约 1.5 万个，TO 数量与 DTO 统一。模型转换结束后，紧接着是写缓存，写缓存又波及序列化。queryAll 办法调用一次会在新生代生成约五份比拟大的数据，第一份是数据集 ResultSet，第二份是 DO 列表，第三份是 DTO 列表，第四份 TO 列表，最初一份是 DTO 列表的序列化内容。加之两秒内呈现了二十多次调用，加剧了内存耗费，这应该能解释为什么 GC 次数会忽然回升这么多。上面还有几个问题，我用 FAQ 的形式解答：
Q：那 GC 耗时长如何解释呢？
A：我猜想可能是垃圾回收器整顿和复制大批量内存数据导致的。
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Q：还有 execute 办法和 set 办法之间为什么会距离这么长时间内？
A：目前的猜想是模型类的转换以及序列化自身须要肯定的工夫，其次这期间应该有多个序列化过程同时在就行，不过这也解释不了工夫为什么这么长。不过如果咱们把 GC 思考进来，就会失去绝对正当的解释。从 9:56:33 ~ 5:56:52 之间呈现了屡次 GC，而且有些 GC 的工夫很长（长时间的 stop the world），造成的景象就是两个办法之间的距离很长。实际上咱们能够看一下 9:56:31 第一个 queryAll 申请的调用链信息，会发现距离并不是那么的长：
图 10：queryAll 失常状况下的耗时状况
因而，咱们能够认为后续调用链 execute 和 set 办法之间的超长距离是因为 CPU 使用率，GC 等因素独特造成的。
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Q：第一个 set 和第二个 set 距离为什么也会这么长？
A：第一个 set 是咱们自定义的逻辑，到第二个 set 之间仿佛没有什么特地的货色，过后没有查出问题。不过好在复现的时候，发现了端倪，前面章节给予解释。
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最初，咱们把眼光移到初始的问题上，即业务共事反馈局部接口 RT 回升的问题。上面仍用 FAQ 的形式解答。
Q：为什么多个接口的 RT 都呈现了回升？调用链参考下图：
图 11：某个长 RT 接口的链路信息
A：局部业务线程在期待 druid 创立数据库连贯，因为 GC 的产生，造成了 STW。GC 对期待逻辑会造成影响。比方一个线程调用 awaitNanos 期待 3 秒钟，后果这期间产生了 5 秒的 GC（STW），那么当 GC 完结时，线程立刻就超时了。在 druid 数据源中，maxWait 参数管制着业务线程的等待时间，代码如下：
public class DruidDataSource extends DruidAbstractDataSource {private DruidPooledConnection getConnectionInternal(long maxWait) throws SQLException {
// ...
final long nanos = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(maxWait);
if (maxWait > 0) {
// 尝试在设定工夫内从连接池中获取连贯
holder = pollLast(nanos);
} else {holder = takeLast();
}
// ...
}
}3.4 初步论断
通过后面的排查，很多景象都失去了正当的解释，是时候给个论断了：
本次 xxx 利用多个接口在两天间断呈现了两次 RT 大幅回升状况，排查下来，初步认为是 queryAll 办法缓存生效，短时间内几十个申请大批量查问数据、模型转换以及序列化等操作，消耗量大量的内存，触发了屡次长时间的 GC。造成局部业务线程期待超时，进而造成 Dubbo 线程池被打满。
接下来，咱们要依照这个论断进行复现，以证实咱们的论断是正确的。
4. 问题复现
问题复现还是要尽量模仿过后的状况，否则可能会造成比拟大的误差。为了较为精确的模仿过后的接口调用状况，我写了一个能够管制 QPS 和申请总数的验证逻辑。
public class XxxController {
@Resource
private XxxApi xxxApi;
public Object invokeQueryAll(Integer qps, Integer total) {RateLimiter rl = RateLimiter.create(qps.doubleValue());
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(50);
for (Integer i = 0; i < total; i++) {es.submit(() -> {rl.acquire();
xxxApi.queryAll(0);
});
}
return "OK";
}
}复现的成果合乎预期，CPU 使用率，网络 I/O 都下来了（因为监控属于公司外部零碎，就不截图了）。同时 GC 也产生了，而且耗时也很长。GC 日志如下：
2021-07-29T19:09:07.655+0800: 631609.822: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:07.656+0800: 631609.823: [ParNew: 2797465K->314560K(2831168K), 2.0130187 secs] 3285781K->1362568K(4928320K), 2.0145223 secs] [Times: user=3.62 sys=0.07, real=2.02 secs]
2021-07-29T19:09:11.550+0800: 631613.717: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:11.551+0800: 631613.718: [ParNew: 2831168K->314560K(2831168K), 1.7428491 secs] 3879176K->1961168K(4928320K), 1.7443725 secs] [Times: user=3.21 sys=0.04, real=1.74 secs]
2021-07-29T19:09:13.300+0800: 631615.467: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 1646608K(2097152K)] 1965708K(4928320K), 0.0647481 secs] [Times: user=0.19 sys=0.00, real=0.06 secs]
2021-07-29T19:09:13.366+0800: 631615.533: [CMS-concurrent-mark-start]
2021-07-29T19:09:15.934+0800: 631618.100: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:15.934+0800: 631618.101: [ParNew: 2831168K->2831168K(2831168K), 0.0000388 secs]2021-07-29T19:09:15.934+0800: 631618.101: [CMS2021-07-29T19:09:17.305+0800: 631619.471: [CMS-concurrent-mark: 3.668/3.938 secs] [Times: user=6.49 sys=0.01, real=3.94 secs]
(concurrent mode failure): 1646608K->1722401K(2097152K), 6.7005795 secs] 4477776K->1722401K(4928320K), [Metaspace: 224031K->224031K(1269760K)], 6.7028302 secs] [Times: user=6.71 sys=0.00, real=6.70 secs]
2021-07-29T19:09:24.732+0800: 631626.899: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 1722401K(2097152K)] 3131004K(4928320K), 0.3961644 secs] [Times: user=0.69 sys=0.00, real=0.40 secs]
2021-07-29T19:09:25.129+0800: 631627.296: [CMS-concurrent-mark-start]
2021-07-29T19:09:29.012+0800: 631631.179: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:29.013+0800: 631631.180: [ParNew: 2516608K->2516608K(2831168K), 0.0000292 secs]2021-07-29T19:09:29.013+0800: 631631.180: [CMS2021-07-29T19:09:30.733+0800: 631632.900: [CMS-concurrent-mark: 5.487/5.603 secs] [Times: user=9.29 sys=0.00, real=5.60 secs]
(concurrent mode failure): 1722401K->1519344K(2097152K), 6.6845837 secs] 4239009K->1519344K(4928320K), [Metaspace: 223389K->223389K(1269760K)], 6.6863578 secs] [Times: user=6.70 sys=0.00, real=6.69 secs]接着，咱们再看一下那段时间内的接口耗时状况：
图 12：问题复现时的 queryAll 耗时倒序列表
所有接口的耗费工夫都很长，也是合乎预期的。最初再看一个长 RT 接口的链路信息：
图 13：某个长 RT 接口的链路信息
会发现和图片 1，也就是业务同学反馈的问题是统一的，阐明复现成果合乎预期。
验证到这里，能够证实咱们的论断是正确的了。找到了问题的本源，这个问题能够归档了。
5. 进一步摸索
5.1 耗时测算
出于性能思考，Pinpoint 给出的链路信息力度比拟粗，以致于咱们无奈具体得悉 queryAll 办法的耗时形成是怎么的。为了搞清楚这外面的细节，我对 queryAll 办法耗时状况进行比拟具体的测算。在利用负载比拟低的状况下触发一个申请，并应用 Arthas 的 trace 命令测算链路耗时。失去的监控如下：
图 14：失常状况下 queryAll 办法链路信息
这里我对三个办法调用进行了编号，办法 ① 和 ② 之间存在 252 毫秒的距离，办法 ② 和 ③ 之间存在 294 毫秒的距离。Arthas 打印出的链路耗时状况如下：
图 15：queryAll 办法耗时测量
这里的编号与上图一一对应，其中耗时比拟多的调用我曾经用色彩标注进去了。首先咱们剖析距离 1 的形成，办法 ① 到 ② 之间有两个耗时的操作，一个是批量的模型转换，也就是把 DO 转成 DTO，耗费了约 79.6 毫秒。第二个耗时操作是 Object 的 toString 办法，约 171.6。两者加起来为 251.2，与全链路追踪零碎给出的数据是统一的。这里大家必定很好奇为什么 toString 办法会消耗掉这么多工夫，答案如下：
public void put(Object key, Object value) {
// 省略判空逻辑
// 把 key 和 value 先转成字符串，再进行判空
if (StringUtils.isBlank(key.toString()) || StringUtils.isBlank(value.toString())) {return;}
CacheClient.set(key, value);
}这是办法 ① 和 ② 门路中的一个办法，这段代码看起来人畜有害，问题产生在判空逻辑上（历史代码，不探讨其合理性）。当 value 是一个十分大汇合或数组时，toString 会消耗掉很多工夫。同时，toString 也会生成一个大字符串，无形中耗费了内存资源。这里看似不起眼的一句代码，实际上却是性能黑洞。这也揭示咱们，在操作大批量数据时，要留神时空耗费。
最初，咱们再来看一下办法 ② 和 ③ 之间的距离问题，起因曾经很显著了，就是 value 序列化过程耗费了大量的工夫。另外，序列化好的字节数组也会临时存在堆内存中，也是会耗费不少内存资源的。
到这里整个剖析过程就完结了，通过下面的剖析，咱们能够看出，一次简略的查问居然能引出了这么多问题。很多在以前看起来稠密平时的逻辑，偶然间也会成为性能杀手。日常工作中，还是要常常关注一下利用的性能问题，为利用的稳固运行保驾护航。
5.2 内存耗费测算
因为问题产生时，JVM 只是进行了 FGC，内存并没有溢出，所以没有过后的内存 dump 数据。不过好在问题能够稳固复现，通过对 JVM 进行一些配置，咱们能够让 JVM 产生 FGC 前主动对内存进行 dump。这里应用 jinfo 命令对正在运行的 JVM 过程设置参数：
jinfo -flag +HeapDumpBeforeFullGC $JVM_PID拿到内存数据后，接下来用 mat 工具剖析一下。首先看一下内存泄露吧：
图 16：利用内存泄露剖析
从内存耗费比例上来看，的确存在一些问题，次要是与 dubbo 的线程无关。轻易选一个线程，在摆布树（dominator tree）视图中查看线程摆布的对象信息：
图 17：dubbo 线程摆布树状况
从上图能够看出，dubbo 线程 retained heap 约为 66 MB，次要由两个大的对象 ArrayList 和 StringBuilder 组成。ArrayList 外面寄存的是 DTO，单个 DTO 的 retained heap 大小约为 5.1 KB。StringBuilder 次要是 toString 过程产生的，耗费了靠近 26 MB 的内存。从 dump 的内存数据中没找到 DO 列表，应该是在 YGC 时被回收了。
好了，对于内存的剖析就到这吧，大略晓得内存耗费是怎么的就够了，更深刻的剖析就不搞了。
6. 总结
因为排查教训较少，这个问题断断续续也花了不少工夫。这两头有找不到起因时的郁闷，也有发现一些猜测合乎预期时的欣慰。不论怎么样，最初还是找到了问题的起因。在帮忙他人的同时，本人也学到了不少货色。总的来说，付出是值得的。本文的最初，对问题排查过程进行简略的总结吧。
一开始，我间接从具体景象开始排查，冀望找到引发景象的起因。进行了各种猜测，然而都没法得出正当的论断。接着扩充信息面，依然无果。之后综合各种信息，思考之后，换个方向排查，找到了起因。最初进行验证，并对一些疑点进行解释，整个过程完结。
最初说说这次排查过程存在的问题吧。第一个问题是没有留神甄别他人反馈过去的信息，没有对信息进行疾速确认，而是间接深刻了。花了很多工夫尝试了各种猜测，最终均无果。因为他人反馈过去的信息通常都是比拟系统全面的，甚至是不正确的。对于这些信息能够疾速确认，侥幸的话能间接找到起因。但如果发现此路不通，就不要钻牛角尖了，因为这个景象可能只是泛滥景象中的一个。在这个案例中，接口长 RT 看起来像是 druid 导致的，实际上却是因为 GC 造成 STW 导致的。持续沿着 druid 方向排查，最终肯定是背道而驰。其余的问题都是小问题，就不说了。另外，排查过程中要留神保留过后的一些日志数据，防止因数据过期而失落，比方阿里云 RDS SQL 洞察是有工夫限度的。
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作者：田小波
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