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这要从一次压测项目说起,那是我们公司的系统与另几家同行公司的系统做性能比拼,性能数据会直接影响项目中标,因此压力非常大。
当时甲方给大家提供了17台服务器供系统部署,并使用LoadRunner对系统进行压测,乙方有完全的服务器使用权,甲方派一个人负责压测并记录性能数据,要求压测QPS不低于4000。
接收到项目后,我们leader作为本项目的技术负责人,很快就为本项目指定了架构,web层使用nginx作为负载均衡,应用层使用weblogic服务器(理解为类似tomcat的东西即可)集群,数据库使用Oracle RAC集群,如下:
待系统代码按照上述架构部署完毕后,我们就开始了第一轮压测。
好家伙,我们一开始压测,就发现压测机上有大量的网络报错,类似于 Connection timed out
、 Read timed out
之类的网络异常。
但奇怪的是,我们登录到nginx或weblogic上观察机器情况,cpu、memory使用都不高,查看应用日志,发现日志中似乎并没有收到多少请求!
整个组内满脸的疑惑,压测请求为什么没到应用系统中来?那请求去哪了?一番讨论过后,组内没人能回答这个问题,然后就都埋头去网上搜索答案去了。
可是,经过半天的研究,大家都没有找出问题所在,包括leader也没有,中途参照网上调整过一些nginx、jvm配置啥的,都没见起啥明显效果!
leader见问题一时半会解决不了,于是就从众包网站上找到了一些高手,虽然需要花点钱,但问题能快速解决还是值得的。
首先第一位高手远程进来了,操作了大概10分钟后就放弃了,看来钱不好挣。
然后第二位高手远程进来了,弄了个把小时,还重新编译了nginx,最终也放弃了,问题没有解决。
然后第三位高手远程进来了,只见他进来之后,就吩咐我们开始压测,然后就是他的show time了。
只见他不断地观察着一个命令的输出结果,命令如下:
$ netstat -nat | awk '/tcp/{print $6}'|sort|uniq -c
16 CLOSE_WAIT
80 ESTABLISHED
6 FIN_WAIT2
11 LAST_ACK
8 LISTEN
22 SYN_RECV
400 TIME_WAIT
观察了一会后,他就叫我们停下来,他要调整一些内核参数了,调整参数如下:
$ vi /etc/sysctl.conf
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192
net.core.netdev_max_backlog = 8192
net.core.somaxconn = 8192
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000
net.ipv4.tcp_syn_retries = 3
net.ipv4.tcp_synack_retries = 3
net.ipv4.tcp_retries1 = 3
net.ipv4.tcp_retries2 = 5
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
调整完毕后,我们又开始压测,效果十分明显,虽然后端系统此时也有很多报错,但至少请求都进来了!
至此,本次压测的核心技术难题已经解决,虽然后面也调整过一些jvm参数与代码,但都在我们自己的掌控范围内,这些就不再提了。
经过一段时间的网上搜索,我发现了新的知识点,就是TCP建立连接的过程里面,有两个队列,分别是半连接队列与全连接队列,如下:
bind()
与 listen()
函数,创建一个LISTEN状态的Socket。accept()
轮询线程这时会从全连接队列里面取到新的Socket,然后就可以使用此Socket与客户端交换数据了。可以看到,在服务端建立连接的过程中,会经历半连接队列与全连接队列,如果半连接队列或全连接队列满了,会怎么样呢?
Connection timed out
异常,这解释了我们压测机上的大量报错。Software caused connection abort :socket write error
或 Read timed out
。Connection timed out
异常。可见,半连接队列与全连接队列的大小非常重要,而内核默认配置都是128,这太小了!如下:
$ vi /etc/sysctl.conf
# 这是半连接队列的大小
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192
# 这是全连接队列的大小
net.core.somaxconn = 8192
# 使得配置修改生效
$ sysctl -p
# 查看当前配置
$ sysctl -a
另外,Socket网络编程一般也可以指定一个backlog参数,如java中的ServerSocket:
int port=8080;
int backlog=8192;
ServerSocket ss = new ServerSocket(port, backlog);
while(true){
//接收到新连接
Socket s = ss.accept();
new Thread(()->{
//socket读写操作...
}, "socket-thread-" + s).start();
}
这个backlog参数,就是配置全连接队列的大小的,但全连接队列大小实际由内核与应用程序同时决定,取 net.core.somaxconn
与应用中 backlog
的最小值。
所以,一般网络服务程序(tomcat、redis、mysql等)都会有一个backlog的配置,在springboot内置的tomcat中,backlog配置方法如下:
server:
port: 8080
tomcat:
accept-count: 8192 # 内置tomcat的全连接队列大小配置
如上,大佬当时诊断问题时,主要使用的是netstat命令,用于统计各状态Socket的数量,如下:
$ netstat -nat | awk '/tcp/{print $6}'|sort|uniq -c
16 CLOSE_WAIT
80 ESTABLISHED
6 FIN_WAIT2
11 LAST_ACK
8 LISTEN
22 SYN_RECV
400 TIME_WAIT
从这里可以看到,ESTABLISHED状态的Socket数量较少,大佬估计是觉得压测时正常连接不应该这么少,然后就认定是TCP连接队列大小配置有问题,导致压测QPS上不去。
当然,这是非常依赖经验的,因为这个数据并不直观,估计大佬有多年的性能优化经验,才能感觉到这个连接数是不正常的。
经过我多方搜索,我发现有一些方法,可以直接观测到连接队列的使用情况。
# ss命令对于LISTEN状态的Socket
# Recv-Q是全连接队列的当前大小
# Send-Q是全连接队列的最大值
$ ss -nltp
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port Process
LISTEN 0 10 0.0.0.0:8080 0.0.0.0:* users:(("ncat",pid=25760,fd=3))
# netstat命令对于LISTEN状态的Socket
# Recv-Q是半连接队列的当前大小
# Send-Q一般显示为0
$ netstat -nltp
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name
tcp 0 0 0.0.0.0:8080 0.0.0.0:* LISTEN 25760/ncat
可见,通过ss或netstat命令,可以直接观测到TCP连接队列的大小,另外,也有办法观测到由于队列溢出而丢弃包的次数,如下:
$ netstat -s|grep -iE LISTEN
52 times the listen queue of a socket overflowed # backlog满了,溢出的次数
52 SYNs to LISTEN sockets ignored # SYN包drop的次数
从上可以看到,SYN被drop了52次,可能是连接队列设置过小导致。
一般做过网络编程的话,应该了解过,每个socket都可以设置 recv buffer
(读缓冲)和 send buffer
(写缓冲),而对于ESTABLISHED状态的socket,ss命令可以观测到这两个buffer的使用情况,如下:
read()
走的数据大小。write()
到send buffer中远程主机还未返回ACK确认包的数据大小。一般来说,这两个buffer内核可自动调整大小,并不需要我们手动配置,另外,使用netstat还可以观测到这两个buffer不足导致的丢包情况,如下:
$ netstat -s|grep -E 'pruned|collapsed'
19963 packets pruned from receive queue because of socket buffer overrun
665 packets collapsed in receive queue due to low socket buffer
这次压测给我的印象很深,发现了在Java的世界外面,还有很多的底层机制运行着,它们一般不出问题,但一旦出现问题,将是非常难以定位的问题,这也促使我后面花了大量时间去补Linux和网络相关的知识点。
另外,其实TCP连接队列相关知识点,在运维圈子里会分享的更多,因为他们经常部署系统、部署软件嘛,时间久了自然会了解到,这也促使我后面越来越多的关注到运维与DBA层面的知识点。
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