记一次 Java 应用性能问题定位
问题
系统大部分时间响应速度正常(平均响应时长在 50 - 500 ms),但近期隔一段时间,前端请求频发卡顿、请求超时的问题,但是一会就又好了;虽然能用,但这对于程序员来说是不能忍的,必须揪出的问题,搞定它;
当前服务现状
服务是一个基于 Java 生态圈开发的工作流调度系统,主要由两个部分组成(耦合在一起了)
- 内嵌的 Jetty server + spring web 服务: restfull api 的方式提供工作流管理服务,系统的权限认证外接的 Iam sdk;
- 基于 quartz 的 DAG 工作流调度模块:提供 DAG 任务调度流转服务;
由两台 server 以双主的方式提供服务,server 使用的组件包括
- mysql 使用阿里的 Druid 连接池
- redis 集群
- rockemq
- zookeeper
定位过程
定位点
- JVM GC 问题
- mysql 数据库瓶颈,大表,复杂查询
- 线程阻塞、死锁
- 服务器资源 cpu 内存 io 瓶颈
- 查看 gc 日志,基本正常,除了一天服务器使用 Java 7 young gc 频繁了一些,后期需要优化;先排除 gc 的问题;
- 联系 mysql dba,其反馈数据库监控显示无明显有规律的慢查询;此外,自己也手写脚本循环请求数据库访问,无任何异常,排除数据库的问题;
- 看下线程栈是否正常,Jstack 是 java 性能问题定位神器,之前 hiveserver 定时挂的问题(todo)也是通过 jstack 定位到的,通过几次 jstack 发现线程基本正常,没有发现过多的线程,以及阻塞的线程;
- top 监控显示,服务器的内存,cpu 都是够够的,排除;
全部排除了
定位问题 - 接口测试
首先通过一个简单的接口来测试定位问题: https://dm.migu.cn/migunet_iam/project/selectAllProjectList,此接口查询一张总行数为 8 的表,select * 操作;正常的响应时间在 50 ms 左右
编写脚本循环请求此接口接口,当响应时间超过 1s,打印响应时长;通过监控发现,服务器 10.167.6.29 上 在 15:30-15:31 发现响应速度骤降(100 倍),最长到 20 秒,整个卡顿时间持续1分钟,如下图:

通过日志量来判断请求是不是增多,grep count 这个时间段日志行数:

观察时间段是16:00,搜索统计,日志量环比猛增 50倍

进一步定位 pending ack 消息(消费)消费超过每秒 100+
通过mq admin 监控页面:
runningTopic 的消息量(发出的任务数)在16:00 处于波峰:
6.29 server 正常消费 日志量正常



16:00监控数据

16:30 监控数据

初步得出结论,但没定位到问题
1.server 消费大量消费, 性能下降,每分钟 238 条消息
2.6.28 日志量剧增,6.29 正常,说明 quartz 在两台机器拉起任务不均衡
6.28 消费与日志量统计

6.29 消费与日志量统计

16:00 启动的任务数 215 (大部分任务都配置了整点 0 点 0分 ,0分,30分,并发高)

发现问题 1
配置的定时任务都是在整点,mq 的监控数据也很有规律,整点在波峰,这点很关键
经过验证,在整点使用系统,必卡;

发现问题 2
6.28 16:00 启动了 205 个定时工作流 而 6.29 一共只有 13 个
经定位,多次 jstack grep 同一个卡主的线程 id ,发现在 iam filter 这里卡了 8 秒之多;至此可以初步断定,瓶颈在 IAM 系统;
需要注意的是:在定位问题的过程中,使用 jstack 我们更关注 waiting block 的线程,容易漏掉 running 的;

web.xml 配置了拦截器,rest请求,会先走 iam 过滤,判断用户是否登录
iam 拦截代码如下:

继续定位 IAM
既然发现是 IAM 瓶颈,在整点 jstack 日志,很快发现问题:
33个线程处于 waiting 阻塞等待中,


http://fisheuler.github.io/c3p0-debug.txt
c3p0 连接池的问题,服务器 c3p0 线程池配置都是默认值,maxSize 只有15 应该是不够的;
梳理下跟踪链:
调度系统前端请求偶发卡段
找到规律:整点卡顿
整点配置的定时任务最多
整点 jstack 发现 running 线程卡在 iam filter 拦截器
继续跟踪 iam ,整点 jstack 发现多数 mysql 线程 处于最等待状态
mysql 使用 c3p0 连接池,至此定位到是连接池问题
最终结论
- 1.整点任务量剧增,主要是定时任务量剧增,系统 restfull 接口性能严重下降;定位出瓶颈在 IAM 服务,在任务量剧增时,响应超长,超时;
- 2.两台 server 定时任务拉取不够均衡;具体原因待定位;
总结
- 搭建完善的可视化监控系统:包括接口响应时长监控,cpu 内存监控,gc 监控等;
- 熟练典型的性能定位工具:包括 jstack top free jstat 等
- 发现规律,总结规律:最好通过监控,图形化系统卡顿的时间曲线图,这样可以第一时间发现规律,避免大海捞阵,盲找的情况。
- 定点定位:在规律的时间点去监控系统指标,这样更有针对性,能更快的发现问题;