Twitter“鲸鱼”故障技术剖析(转自Tim blog)

Twitter“鲸鱼”故障技术剖析

Monday, Mar 8th, 2010 by Tim | Tags: memcached, twitter

很多人都熟悉Twitter访问故障时候那条白色的鲸鱼。今年新推出的Twitter Engineering Blog讲述了Twitter白鲸技术故障的原因及解决思路。这是到目前为止Twitter公开的最底层的一篇技术资料。
http://engineering.twitter.com/2010/02/anatomy-of-whale.html

当Web Server发生503错误后，Twitter配置了一个前端鲸鱼的显示页面。Twitter对鲸鱼页面有监控体系，当每秒超过100个鲸鱼就会引起报警。

为什么在单位时间内会有大量的”fail whale”呢？Twitter成立了一个小组来专门分析此原因。

1. 分析背景资料

“分析性能问题不是一门科学，而是一门艺术”。

鲸鱼页面实际上是对HTTP 503错误的前端展示，503错误通常是调用后台请求超时产生，为了避免用户长时间等待，Twitter的前端(Tim: 也可能是HTTP反向代理)给请求加了超时，避免用户无限制的等待。超时通常是由于单位时间内访问的用户数过大，也有可能是后台某个服务突然变慢造成。
由于Twitter网站每个时刻都有海量的数据流过，因此要简单的定位并解决此问题并不容易。

2. Web page请求分解

Twitter的页面请求后端分成2个阶段，在Twitter内部称为IO phase及CPU phase。IO phase指通过网络服务获取用户的关注关系及相关的Tweets。第2阶段为CPU phase，指将数据聚合、排序及按用户请求的条件输出。IO及CPU各自在1天内消耗的时间如下。

从图上看到，latency增大时IO是主要瓶颈。IO对应于Network service，因此可以判断是某个网络服务性能降级造成。

3. 深度分析

理想情况是网络服务在应答相同参数的请求消耗时间应该基本相同。但实际情况并非如此，我们大胆假设某一网络服务性能下降厉害，于是我们就从统计分析中去寻找这个服务，我们看到Memcached的统计图表如下

4. Memcached 竟然是鲸鱼故障的直接原因

可提高的空间及解决思路

从上图看，Memcached在 latency高峰的性能比低谷相差一倍，因此最简单的判断是增加硬件即可提高50%的性能。
另外一种思路就是优化Memcached程序，判断程序热点和瓶颈并进行优化。

分析

通过 Google perf-tools project 工具来分析, http://code.google.com/p/google-perftools/ http://github.com/tmm1/perftools.rb
通过自己些的一段分析代码来监控 http://github.com/eaceaser/ruby-call-graph
通过上面工具的call graph来分析热点和瓶颈

最后分析数据Memcached请求分布比例如下

get         0.003s
get_multi   0.008s
add         0.003s
delete      0.003s
set         0.003s
incr        0.003s
prepend     0.002s

get         71.44%
get_multi    8.98%
set          8.69%
delete       5.26%
incr         3.71%
add          1.62%
prepend      0.30%

结论：从上面数据来看，调用热点和瓶颈主要集中在Get操作

因此回头取看Twitter页面执行流程代码，找出优化方法见注释。

get(["User:auth:missionhipster",              # 将昵称转换成uid
get(["User:15460619",                         # 获取user object(用于检查密码)
get(["limit:count:login_attempts:...",        # 防止密码字典攻击
set(["limit:count:login_attempts:...",        # 大部分情况不需要, bug
set(["limit:timestamp:login_attempts:...",    # 大部分情况不需要, bug
get(["limit:timestamp:login_attempts:...",
get(["limit:count:login_attempts:...",        # 重复调用，可记住
get(["limit:count:login_attempts:...",        # 重复调用
get(["user:basicauth:...",                    # 防止解密的优化
get(["limit:count:api:...",                   # 请求数限制
set(["limit:count:api:...",                   # 设置请求数，大部分情况不需要，为什么？
set(["limit:timestamp:api:...",               # 大部分情况不需要, bug
get(["limit:timestamp:api:...",
get(["limit:count:api:...",                   # 重复调用
get(["home_timeline:15460619",                # home_timeline业务调用
get(["favorites_timeline:15460619",           # favorites_timeline业务调用
get_multi([["Status:fragment:json:74736693",  # multi_get所有tweets内容

上面这段代码将17个请求优化成10个，部分重复调用通过本地cache避免，另外一些没必要的调用直接删除。通过一个简单的优化性能就提高了42%。

结论

在前文2010年的技术架构建议中提过Cache已经是Web 2.0系统核心元素。从Twitter的故障案例来看Memcached竟然成为了瓶颈并导致了Twitter服务的不稳定。由于在social应用中 cache核心化的设计，“RAM is the new disk”，在cache广泛使用后也变得调用成本增加，需要考虑进行系统的规划减少不必要的调用。避免开发人员在代码中随意使用cache
如何定位瓶颈，可以借鉴Google perf-tools项目及上面其他分析工具的思路。
Twitter页面执行流程值得参考
整个故障流程分析图如下

Twitter“鲸鱼”故障技术剖析(转自Tim blog)