今天我將向您展示如何使用 OpenResty XRay 快速定位一些阻塞作業系統執行緒的 Perl 程式碼路徑。這些程式碼會導致您的程序變慢並使它們不能充分利用 CPU 資源。

問題:CPU 使用率上不去

首先執行 top 命令檢查 CPU 的使用情況。

可以看到這個名為 Perl 的程序。它的 CPU 只有 13% 左右。即使有很多請求進來,CPU 用量也不會上升。

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讓我們執行 ps 命令來檢視這個程序的更多細節。

這裡我們可以看到,它是 Linux 發行版自帶的標準 perl 二進位制可執行檔案。

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接下來我們來看一下這個 Perl 應用的訪問日誌。

可以看到,有很多客戶端請求正在湧入,但是 CPU 使用率仍然很低。這意味著有一些東西阻塞了 Perl 程式碼高效執行。我們怎麼才能找到原因呢?

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使用 OpenResty XRay 的引導式分析功能定位 off-CPU 時間佔比最大的 Perl 程式碼路徑

讓我們使用 OpenResty XRay 來檢查這個未經修改的程序。我們可以對它進行實時分析,並找出原因。

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的不同型別的問題。

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選擇 “Low CPU usage and cannot go up“。

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點選 “下一步”。

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選擇之前的 Perl 應用。

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選擇消耗 14% CPU 資源的程序。也就是我們之前在 top 中看到的。

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確保應用程式的型別是正確的。通常預設值就是對的。

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OpenResty XRay 可以同時分析多種語言級別。這裡保持 Perl 和 C/C++ 都選中的狀態。

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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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可以看到已經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,off-CPU。

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這是阻塞作業系統執行緒最嚴重的 C 程式碼路徑。

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第一個函式是 select,一個系統呼叫函式。

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Perl_pp_select 是處理 Perl 中 select 函式的內建函式。它是 Perl 內部的一部分,用於監視和等待 socket 以及其他檔案上的 I/O 事件。

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從這個 C 函式可以看到當前正在執行 Perl 程式碼。

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接下來,我們看看阻塞最嚴重的 Perl 程式碼路徑。

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最頂部的 C 函式 select 正是我們剛才看到的 C 程式碼路徑中的阻塞點。

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Net::HTTP::Methods 模組的 can_read Perl 函式會等待直到 socket 接收到可讀取的新資料。

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沿著呼叫鏈,我們可以看到它在讀取 read_response_headers 函式中的響應頭時發生了阻塞。

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remote_fetch 是業務級別程式碼中的一個函式,它屬於我們自己的 Perl 模組 Service::Processor。

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最顯著的阻塞性程式碼路徑是從這個 Perl 語言級別的 off-CPU 火焰圖中自動推匯出來的。

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這裡是對當前問題更詳細的解釋和建議。

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這裡提到了我們前面看到的 select 函式。

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這裡提到 Net::HTTP::Methods::can_read 函式使用 select 呼叫根據資料進行下一步。

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這也是我們之前看到的 remote_fetch 函式的引用。

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讓我們回到之前的熱程式碼路徑。

把滑鼠放在名為 remote_fetch 的 Perl 函式的綠色框上。

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可以看到這個函式的 Perl 原始檔的完整路徑。

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點選複製這個函式完整的 Perl 原始檔路徑。

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在終端上貼上我們剛剛複製的程式碼路徑,使用 vim 編輯器檢視相應的 Perl 業務程式碼。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 66 行。

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我們可以看到它正在傳送 HTTP GET 請求並等待其響應。

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為了避免在 Perl 中阻塞 HTTP 請求,您可以考慮使用像 Coro 這樣的非阻塞框架。

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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。

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跳轉到”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。其實您不是非得用“Guided Analysis“功能。

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當然“Guided Analysis“對於應用程式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,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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