本教程演示使用 OpenResty XRay 分析 Go 的 etcd 伺服器內部是如何耗費 CPU 時間的。我將展示其中最耗 CPU 的 Go 程式碼路徑。OpenResty XRay 會自動分析 Go(golang)語言級別的 CPU 火焰圖。

問題: 高 CPU 使用率

首先執行 top 命令檢查 CPU 使用情況。

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可以看到,這個 etcd 程序消耗了超過 70% 的 CPU 核心資源。我們可以對它進行實時分析,檢視 CPU 時間具體消耗在哪裡了。

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執行 ps 命令來檢視這個程序的完整命令列。可以看到這是一個未經修改的標準 etcd 二進位制可執行檔案。

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使用 OpenResty XRay 的引導式分析功能定位最熱的 Go 程式碼路徑

讓我們使用 OpenResty XRay 來檢查這個沒改動過的程序。

在瀏覽器中開啟 OpenResty XRay 的 Web 控制檯。

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確保我們當前分析的是正確的機器。

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如果當前顯示的機器不對,您可以從下面的列表中選擇一個正確的。

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進入 “Guided Analysis” 頁面。

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這裡可以看到系統能分析哪些型別的問題。

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選擇 “High CPU usage”。

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點選 “Next”。

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選擇 etcd 的 Go 應用。

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選擇消耗超過 70% CPU 資源的程序。也就是我們之前在 top 中看到的。

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確保應用的型別是正確的。通常預設值就是對的。

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這裡的語言級別就只有 “Go” 了。

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我們還可以設定最大分析時間。這裡保持預設的 300 秒不變。

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開始分析。

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系統將持續執行多輪分析,現在它正在執行第一輪分析。

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第一輪分析已經完成,現在進入第二輪分析。對這個例子來說,執行一輪分析就夠了。

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現在停止分析。

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這裡顯示了系統正在為本次分析生成報告。

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可以看到自動生成了一份分析報告。

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這是現在我們要分析的問題型別:CPU。

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這個是佔用 CPU 時間最多的 Go 級別程式碼路徑。

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這個 processUnaryRPC 是 Go 的 gRPC 庫中的一個函式。它負責處理最簡單的 gRPC 訊息。

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它的上級呼叫函式是 handleStream

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點選 “More” 檢視細節資訊。

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上面的程式碼路徑是從這個 Go 級別 CPU 火焰圖中自動推匯出來的。

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點選這個圖示放大火焰圖。

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繼續放大。

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_KV_Range_Handler 函式可以獲取鍵值資料庫中一定範圍內的 key。

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_KV_Put_Handler 函式將給定的 key 放入鍵值資料庫中。

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Range 函式用於按範圍查詢儲存在 etcd 中的鍵值資料。

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它會呼叫 runtime.newobject 建立大量的 golang GC 物件。

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runtime.newstack 函式 在 etcd 寫入資料時有較高的 CPU 開銷。該函式是 Go 語言執行時的一個內部函式,它為新的 goroutine 建立一個新的執行時棧。

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下面是對當前問題更詳細的解釋和建議。

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它提到了函式 processUnaryRPC.

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也提到了它是處理一元 RPC的。

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讓我們回到剛才的程式碼路徑上來。把滑鼠放在第一個函式的綠色框上。

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可以看到這個函式的原始檔名。在提示框中還可以看到 server.go 檔案的完整路徑。

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這行原始碼的行號是 1024。

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點選這個圖示,複製這個函式完整的 Go 原始檔路徑。

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使用 find 命令來查詢原始檔。

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貼上我們剛剛複製的檔案路徑。

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複製完整的檔案路徑。使用 vim 編輯器,檢視這個檔案裡的 golang 程式碼。您可以使用任何您喜歡的編輯器。

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正如 OpenResty XRay 建議的那樣跳轉到第 1024 行。

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函式 md.Handler 會根據 gRPC 訊息的不同型別,選擇合適的訊息處理程式來呼叫。我們之前看到的 _KV_Range_Handler_KV_Put_Handler 就是 md.Handler 回撥函式的兩個例項。

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在狀態列中可以看到這行程式碼也確實在 processUnaryRPC 函式中,正如之前報告中提到的。

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CPU 佔用第二熱的 Go 程式碼路徑,使用了大約 12% 的 CPU 資源。

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這個函式的作用是把資料寫入到網路 socket 裡。

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這裡執行的是 write 這個系統呼叫。

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這個函式透過 HTTP/2 協議將響應資料傳送到網路 socket。

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排名第三的最熱 Go 程式碼路徑佔用了大約 11% 的 CPU 時間。

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這裡的 runtime.mcall 函式主要負責排程執行 goroutine。

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這是 CPU 佔用第四熱的 Go 程式碼路徑。

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這個函式的功能是記錄每一次一元 gRPC 請求的呼叫。為了節約 CPU 資源,我們可以選擇不做這樣的日誌記錄。

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全自動分析與報告

OpenResty XRay 也可以自動監控線上程序,並顯示分析報告。進入 “Insights” 頁面。

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您可以在 “Insights” 頁面中找到以日和周為週期的報告。

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所以您不是非得用 “Guided Analysis” 功能。當然,“Guided Analysis” 對於應用的開發和演示是很有用的。

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關於 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一個動態追蹤產品,它可以自動分析執行中的應用程式,以解決效能問題、行為問題和安全漏洞,並提供可行的建議。在底層實現上,OpenResty XRay 由我們的 Y 語言驅動,可以在不同環境下支援多種不同的執行時,如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

關於作者

章亦春是開源 OpenResty® 專案創始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和創始人。

章亦春(Github ID: agentzh),生於中國江蘇,現定居美國灣區。他是中國早期開源技術和文化的倡導者和領軍人物,曾供職於多家國際知名的高科技企業,如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “邊緣計算“、”動態追蹤 “和 “機器程式設計 “的先驅,擁有超過 22 年的程式設計及 16 年的開源經驗。作為擁有超過 4000 萬全球域名使用者的開源專案的領導者。他基於其 OpenResty® 開源專案打造的高科技企業 OpenResty Inc. 位於美國矽谷中心。其主打的兩個產品 OpenResty XRay(利用動態追蹤技術的非侵入式的故障剖析和排除工具)和 OpenResty Edge(最適合微服務和分散式流量的全能型閘道器軟體),廣受全球眾多上市及大型企業青睞。在 OpenResty 以外,章亦春為多個開源專案貢獻了累計超過百萬行程式碼,其中包括,Linux 核心、Nginx、LuaJITGDBSystemTapLLVM、Perl 等,並編寫過 60 多個開源軟體庫。

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