今天我将向您展示如何使用 OpenResty XRay 快速定位一些阻塞操作系统线程的 Perl 代码路径。这些代码会导致您的进程变慢并使它们不能充分利用 CPU 资源。

问题:CPU 使用率上不去

首先运行 top 命令检查 CPU 的使用情况。

可以看到这个名为 Perl 的进程。它的 CPU 只有 13% 左右。即使有很多请求进来,CPU 用量也不会上升。

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让我们运行 ps 命令来查看这个进程的更多细节。

这里我们可以看到,它是 Linux 发行版自带的标准 perl 二进制可执行文件。

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接下来我们来看一下这个 Perl 应用的访问日志。

可以看到,有很多客户端请求正在涌入,但是 CPU 使用率仍然很低。这意味着有一些东西阻塞了 Perl 代码高效运行。我们怎么才能找到原因呢?

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使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 off-CPU 时间占比最大的 Perl 代码路径

让我们使用 OpenResty XRay 来检查这个未经修改的进程。我们可以对它进行实时分析,并找出原因。

在浏览器中打开 OpenResty XRay 的 Web 控制台。

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确保我们当前分析的是正确的机器。

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如果当前显示的机器不对,您可以从下面的列表中选择一个正确的。

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进入”Guided Analysis“页面。

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这里可以看到系统能分析的不同类型的问题。

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选择 “Low CPU usage and cannot go up“。

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点击 “下一步”。

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选择之前的 Perl 应用。

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选择消耗 14% CPU 资源的进程。也就是我们之前在 top 中看到的。

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确保应用程序的类型是正确的。通常默认值就是对的。

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OpenResty XRay 可以同时分析多种语言级别。这里保持 Perl 和 C/C++ 都选中的状态。

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我们还可以设置最大分析时间。这里保持默认的 300 秒不变。

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开始分析。

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系统将持续执行多轮分析。现在它正在运行第一轮分析。

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第一轮分析已经完成,现在进入第二轮分析。对这个例子来说,运行一轮分析就够了。

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现在停止分析。

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可以看到已经自动生成了一份分析报告。

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这是现在我们要分析的问题类型,off-CPU。

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这是阻塞操作系统线程最严重的 C 代码路径。

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第一个函数是 select,一个系统调用函数。

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Perl_pp_select 是处理 Perl 中 select 函数的内置函数。它是 Perl 内部的一部分,用于监视和等待 socket 以及其他文件上的 I/O 事件。

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从这个 C 函数可以看到当前正在执行 Perl 代码。

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接下来,我们看看阻塞最严重的 Perl 代码路径。

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最顶部的 C 函数 select 正是我们刚才看到的 C 代码路径中的阻塞点。

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Net::HTTP::Methods 模块的 can_read Perl 函数会等待直到 socket 接收到可读取的新数据。

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沿着调用链,我们可以看到它在读取 read_response_headers 函数中的响应头时发生了阻塞。

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remote_fetch 是业务级别代码中的一个函数,它属于我们自己的 Perl 模块 Service::Processor。

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最显著的阻塞性代码路径是从这个 Perl 语言级别的 off-CPU 火焰图中自动推导出来的。

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这里是对当前问题更详细的解释和建议。

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这里提到了我们前面看到的 select 函数。

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这里提到 Net::HTTP::Methods::can_read 函数使用 select 调用根据数据进行下一步。

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这也是我们之前看到的 remote_fetch 函数的引用。

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让我们回到之前的热代码路径。

把鼠标放在名为 remote_fetch 的 Perl 函数的绿色框上。

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可以看到这个函数的 Perl 源文件的完整路径。

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点击复制这个函数完整的 Perl 源文件路径。

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在终端上粘贴我们刚刚复制的代码路径,使用 vim 编辑器查看相应的 Perl 业务代码。您可以使用任何您喜欢的编辑器。

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正如 OpenResty XRay 建议的那样跳转到第 66 行。

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我们可以看到它正在发送 HTTP GET 请求并等待其响应。

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为了避免在 Perl 中阻塞 HTTP 请求,您可以考虑使用像 Coro 这样的非阻塞框架。

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全自动分析与报告

OpenResty XRay 也可以自动监控在线进程,并显示分析报告。

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跳转到”Insights“页面。

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您可以在“Insights“页面中找到以日和周为周期的报告。其实您不是非得用“Guided Analysis“功能。

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当然“Guided Analysis“对于应用程序的开发和演示是很有用的。

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关于 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一个动态追踪产品,它可以自动分析运行中的应用,以解决性能问题、行为问题和安全漏洞,并提供可行的建议。在底层实现上,OpenResty XRay 由我们的 Y 语言驱动,可以在不同环境下支持多种不同的运行时,如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

关于作者

章亦春是开源 OpenResty® 项目创始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和创始人。

章亦春(Github ID: agentzh),生于中国江苏,现定居美国湾区。他是中国早期开源技术和文化的倡导者和领军人物,曾供职于多家国际知名的高科技企业,如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “边缘计算“、”动态追踪 “和 “机器编程 “的先驱,拥有超过 22 年的编程及 16 年的开源经验。作为拥有超过 4000 万全球域名用户的开源项目的领导者。他基于其 OpenResty® 开源项目打造的高科技企业 OpenResty Inc. 位于美国硅谷中心。其主打的两个产品 OpenResty XRay(利用动态追踪技术的非侵入式的故障剖析和排除工具)和 OpenResty Edge(最适合微服务和分布式流量的全能型网关软件),广受全球众多上市及大型企业青睐。在 OpenResty 以外,章亦春为多个开源项目贡献了累计超过百万行代码,其中包括,Linux 内核、Nginx、LuaJITGDBSystemTapLLVM、Perl 等,并编写过 60 多个开源软件库。

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