Kong 外掛 CPU 過高：被 pcall 隱藏的 Lua 異常，靠 CPU 火焰圖定位

章亦春釋出於 Jul 19, 2023 更新於 Aug 21, 2026

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Kong 的自定義外掛即使在流量不高時也可能把 CPU 吃滿——當它反覆丟擲 Lua 異常時。某客戶的 auth 外掛把一個 nil 值傳給了 string.lower，反覆觸發異常；而異常被 pcall 吞掉，所以 Kong 的錯誤日誌裡甚麼都看不到。OpenResty XRay 的 CPU 火焰圖把它定位到 handler.lua:35，簡單一改，CPU 就從 80% 降到了 50%。

下面是我們的排查過程。Kong 是基於我們開源 OpenResty 軟體開發的一個強大而靈活的 API 閘道器，但擴充套件它的自定義外掛可能會引入難以發現和除錯的效能問題。OpenResty XRay 是一個非侵入式工具，無需改動程式碼、無需重啟程序，即可監控和分析包括 Kong 在內的所有 OpenResty 應用程式。

使用 OpenResty XRay 快速透視和解決您的軟體問題

問題：流量不高，Kong 外掛 CPU 卻過高

我們的客戶注意到他們的 Kong 伺服器消耗的 CPU 資源比預期的多，即使進入的 API 流量不是很高。他們懷疑在他們的自定義外掛中可能存在一些低效之處或者錯誤，但不知道從哪裡開始查詢。他們需要一個工具，可以幫助他們找出 CPU 瓶頸的根本原因，並就如何解決這一問題提供可行性建議。（如果想更全面地瞭解每個 Kong 外掛各自消耗多少 CPU 和記憶體，可參閱我們的姊妹篇各 Kong 外掛的 CPU 與記憶體統計。）

用 OpenResty XRay 火焰圖定位 CPU 瓶頸

客戶在他們的 Kong 伺服器上安裝了 OpenResty XRay，並將其配置為定期或當 CPU 使用率激增時自動對線上的 Kong 程序進行取樣。OpenResty XRay 還會每小時自動更新當天的分析報告，這樣我們的客戶和我們的團隊就可以看到最新的效能資料。

我們在報告中首先注意到的是 CPU 部分的以下熱程式碼路徑：

該程式碼路徑顯示，string.lower 標準函式丟擲了 Lua 異常，該函式將輸入字串的所有字元轉換為小寫。異常在大多數程式語言及其實現中都是昂貴的操作，因為它們通常需要進行 stack unwinding 和錯誤處理。我們想知道這些異常是怎麼發生的以及它們來自哪裡。

將滑鼠懸停在程式碼路徑中的 Lua 或 C 函式上，我們可以看到 Lua 的源位置，包括檔名和行號。

報告還向我們展示了 CPU 火焰圖，並用紅色高亮了這個熱程式碼路徑：

為了確認我們的發現，我們還檢視了同一份報告中的“錯誤與異常”部分，其中顯示了以下錯誤資訊：

錯誤資訊顯示"bad argument #1 to 'lower' (string expected, got nil)"，這意味著 Lua 程式碼向lower函式傳遞了nil值，而該函式期望得到的是一個字串引數。透過檢視其父函式幀[builtin#string.lower]，我們知道這是 Lua 內建函式string.lower。從報告中，我們還了解到這個異常是從原始檔.../kong/plugins/auth/handler.lua的第 35 行丟擲的。

有趣的是，這個 Lua 異常實際上是被 pcall 捕獲的，pcall 是一個在保護模式下呼叫另一個函式的 Lua 函式，這意味著它可以在不中斷整個 Lua 處理程式的情況下捕獲任何錯誤。這就是為甚麼在 Kong 的錯誤日誌檔案中沒有發現任何有用的資訊。

在這一點上，我們已經有足夠的資訊來得出結論，客戶自己的authKong 外掛中存在一個 bug，它誤用了標準的 Lua API 函式string.lower。修復方法也很簡單：只需避免向.../kong/plugins/auth/handler.lua 中第 35 行的 string.lower 傳遞 nil 值即可。

結果：Kong CPU 使用率從 80% 降到 50%

在對其自定義 auth 外掛進行修復後，客戶發現其 Kong 伺服器的效能得到了顯著提升。

從圖中我們可以看到，在相同的 API 流量下，CPU 的平均使用率從 80% 下降到了 50%。CPU 資源的消耗降低了 37.5%！我們的客戶對這一結果非常滿意，並對我們的幫助表示感謝。

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常見問題

為甚麼我的 Kong 外掛 CPU 過高？

即使流量不高，自定義 Kong 外掛在反覆丟擲 Lua 異常時也會把 CPU 吃滿。異常是昂貴的操作，需要 stack unwinding 和錯誤處理。本例中，auth 外掛反覆把一個 nil 值傳給 string.lower，每次都觸發異常，消耗掉了單看流量無法解釋的 CPU。

如何找出是哪個 Kong 外掛在吃 CPU？

OpenResty XRay 對正在執行的 Kong 工作程序進行取樣，無需改動程式碼、無需重啟，就能在 CPU 部分展示熱程式碼路徑、CPU 火焰圖，以及精確的 Lua 原始檔和行號。本例中它把熱路徑定位到了客戶自己 auth 外掛裡的 string.lower（handler.lua:35）。

被 pcall 捕獲的 Lua 異常也會導致 CPU 過高嗎？

會。pcall 在保護模式下執行函式並捕獲錯誤，所以 Kong 的錯誤日誌裡甚麼都不會出現——但異常每次觸發時仍會被丟擲並展開棧，持續消耗 CPU。這正是問題在日誌裡毫無蹤跡、直到火焰圖把它暴露出來的原因。

結論

這篇文章展示了 OpenResty XRay 如何幫助我們的客戶找到並修復了他們自定義的 Kong 外掛中意外的 Lua 異常所導致的 CPU 瓶頸問題。透過使用 OpenResty XRay，他們能夠快速識別熱程式碼路徑和異常的源位置，以及錯誤資訊和堆疊跟蹤。也能夠看到應用修復後的效能改進。

OpenResty XRay 是一個動態追蹤產品，它可以自動分析正在執行中的應用程式，以排除效能問題、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。

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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、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等，並編寫過 60 多個開源軟體庫。