在本教程中，您將學習如何利用 OpenResty XRay 對線上 Go 應用的硬碟 I/O 高的問題進行定量分析。透過 OpenResty XRay 生成的 Go 級別硬碟讀寫次數、延時以及吞吐量火焰圖，您能夠識別出導致硬碟讀寫延遲最長和資料量最大的 Go 程式碼路徑。此外，它還能幫助您精確到具體的 Go 程式碼行，從而快速定位問題所在，並指導最佳化。

問題：硬碟 I/O 高

在 OpenResty XRay 的 Dashboard 上，我們發現了一個名為 chat-service 的 Go 應用，它對硬碟進行了頻繁的讀寫。

首先，執行 ps 命令來檢視該應用。

我們可以看到完整的命令列。

使用引導式分析功能定位有問題的 Go 程式碼路徑

使用 OpenResty XRay 來檢查這個應用。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。

確保當前分析的機器是正確的。

如果不對，我們可以在下面的列表重新選擇。

進入 ”Guided Analysis“ 頁面。

這裡可以看到系統能分析的不同型別的問題。

選擇 “High disk IO“。

點選 “Next”。

選擇名為 chat-service 的 Go 應用。

選擇我們之前在 ps 命令中看到的程序。

確保應用的型別是正確的。通常預設值就是對的。

這裡的語言級別就只有 “Go” 了。

我們還可以設定最長的分析時間。這裡保持預設的 300 秒不變。

開始分析。

系統將持續執行多輪分析。目前它正在執行第一輪分析。

第一輪分析已經完成，現在進入第二輪。對這個例子來說，執行一輪分析就夠了。

停止分析。

這裡顯示系統正在為本次分析生成報告。

可以看到自動生成了一份分析報告。

這是我們要分析的問題型別，“Disk I/O”。

這是對硬碟讀取次數的分析。

硬碟讀取最多的是這條程式碼路徑。

syscall.read 函式從檔案描述符讀取資料。

http.serveFile 函式將檔案作為 HTTP 響應傳送出去。

點選檢視更多細節。

download.Handler 處理檔案的下載。它屬於業務函式。

handleHTTPRequest 是 gin 框架中的一個核心函式，它的主要作用是處理 HTTP 請求。gin 是一個用 Go 語言編寫的高效能 HTTP Web 框架。

這條熱程式碼路徑是從這個 Go 級別的硬碟讀取次數火焰圖自動推匯出來的。

下面是對問題更詳細的解釋和建議。

它提到了函式 download.Handler。

它是負責處理 HTTP 的請求和響應的。

也提到了 http.serveFile 函式。

它將檔案作為 HTTP 響應傳送出去。

讓我們回到原始的程式碼路徑。將滑鼠停在這個函式的綠框上。

在提示框中可以看到這個函式的原始檔名和完整路徑。

這行原始碼的行號是 25。

點選這個圖示，複製這個函式的原始檔路徑。

用 vim 編輯器開啟原始檔。貼上我們剛才複製的檔案路徑。您可以使用任何您喜歡的編輯器。

正如 OpenResty XRay 建議的那樣檢查第 25 行。

這個函式將檔案內容作為 HTTP 響應返回給客戶端。我們建議改用 nginx 這樣的 web 伺服器代替 Go 應用來服務這些靜態檔案。

正如我們剛剛在報告中看到的，這行程式碼正是在 Handler 函式內部。

這是對硬碟讀取延時的分析。

可以看到這條程式碼路徑和我們剛才分析的程式碼路徑是同一條，也是處理檔案下載的。

它是硬碟讀取延時的全部來源。

這是對硬碟讀取吞吐量的分析。

也是那條處理檔案下載的路徑。

這條路徑的讀取速率接近 3 兆位元組每秒。

這是對讀取最多的檔案的分析。

讀取最多的檔案是 188.jpg。

其讀取速率達到了 417 KB 每秒。

這些是累積讀取延時最長的檔案。

延時最長的檔案是 188.jpg。

延時佔比為 36%。

這是對硬碟寫操作次數的分析。

硬碟的寫操作全部來源於這條程式碼路徑。

這是 gin 包裡用於記錄請求訪問日誌的函式。

全自動分析報告

OpenResty XRay 也可以自動監控線上程序，並生成分析報告。

切換到 “Insights” 頁面。

您可以在 “Insights” 頁面中找到以日和周為週期的自動報告。

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。

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

關注我們

如果您喜歡本文，歡迎關注我們 OpenResty Inc. 公司的部落格網站 。也歡迎掃碼關注我們的微信公眾號：

翻譯

我們提供了英文版原文和中譯版（本文）。我們也歡迎讀者提供其他語言的翻譯版本，只要是全文翻譯不帶省略，我們都將會考慮採用，非常感謝！