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就在上周,晚上下班后在家上厕所,突然微信企业邮箱收到线上GC告警了:G1 Young Generation Count 超过阈值。我菊花一紧,裤子还没来得及提。这是我入职拼多多后第一次遇到的线上告警。
从告警提示来看,是新生代垃圾回收次数过多,换种角度想想,应该是代码中某个地方创建了太多的对象,而且很快就被回收。由于电脑没装 V**,只能第二天去公司看看了。
1. 调度出问题了?
第二天到公司,吃过饭大概1点左右又告警了一次。从CAT监控平台看,确实有两次高峰,而且超过阈值。初步判断,可能是调度不均匀导致的,因为这不是那种必现的频繁告警。只要调度均匀,线上几台机器各自分担点,其实也还好。因为确实有这种可能,某个时刻都调度到某一台机器了,导致负载太大,大量的创建和回收对象。
我正准备去找调度那边的同事咨询。老大跟我说,有没有可能是任务本身的问题?也就是说不管调度到哪台机器执行,它都会告警,任务本身就有问题。我觉得也有道理。
2. 问题的定位
因为告警的服务是我的定时任务,这个服务里有三十几个定时任务在被调度。所以首先我得找到是哪个定时任务出的问题,于是我根据告警时间,去线上的可视化日志平台调取两次告警前后的日志。
结合代码 Command 接口的日志提示,根据关键词快速搜索出打印的 Command 日志(如果不懂 Command,可以看下这篇文章:程序员除了会CRUD之外,还应该知道什么叫CQRS!),因为我只要定位到了 Command,就好定位是哪个任务了。因为不同类的任务会调用不同的 Command 去执行。
通过两次告警日志的定位,最后分析出是同步广告成交额信息的定时任务出的问题。这个定时任务是干啥的呢?首先去今日头条拉取今天、昨天、前天和大前天的广告交易额数据,然后重新封装,上报到其他数据平台。问题就在于这中间的重新封装,会创建大量的对象。
要知道拼多多的交易额数据是非常多的。虽然已经在代码里限定了同步粒度是1000条一次,但是还是非常频繁的创建和销毁对象。而且数据必须重新封装,这是无法避免的,那怎么解决呢?
3. 将任务拆分
第一反应就是将原来的任务拆分,粒度拆分更细一点。什么意思呢?比如原来同步昨天、前天和大前天的数据是放在一个任务里执行的,那我拆成三个任务去执行。如下图:
因为拆分任务后,三个任务都会被调度的,不同的任务就有可能被调度到不同的机器去执行,这总比在一台机器上执行要好很多。这是从任务粒度的角度去解决,把任务分的更细,这个方案是可行的,也是有效果的。
但是就在昨天,又一次告警了……说明把任务拆分后,虽然可以降低负载,但是仍然没法满足预设的阈值。
4. 将任务分片
上面说的把任务拆分,指的是拆分后,每个任务会被调度到某台机器去执行。那么将任务分片是什么意思呢?任务分片指的是,一个任务我让线上所有机器去执行,你执行一点,我执行一点,最后保证一个任务被完整的执行掉即可。如下图:
这种思路是非常棒的,公司的Gavin调度平台做的非常好,我学习了一下公司相关的文档,再加上和同事的讨论,搞清楚了这个分片的原理。我简单抽象一下如何将任务分片去让所有机器调度,而且保证任务的完整性。
假如线上有两台机器A和B,我将一个任务分成10片,那么每个机器分到的片数集合可以表示成 [0,1,2,3,4] 和 [5,6,7,8,9]。那么在我的任务里,假设要处理14267条数据(我随便敲的一个数字),每条数据应该都有一个标识,假如就是我们常用的id,那我用id去模10,得到的结果落在哪个集合,就让该集合对应的机器去执行。
这相当于我把这14267条数据给打散了,放到所有机器上去各自执行一点,就像上面图中展示的那样,而且是没有规律的打散。所以我们只要知道分了多少片以及每台机器被分到的片数集合,即可完成这个分片功能。
但是得确保该任务可以被打散执行才可以,比如某个任务需要计算好多个账号在一起的相关费用,那么就不适合这种分片的方式了。所以方式和理念固然重要,但是也要结合实际场景来用。实在不行,那就再加个机器呗!
5. 总结一下
这次告警的处理对我来说,收获蛮大的,主要有几点感触蛮深的。
1)公司有非常强大的监控平台,任何一个微服务的运作情况,都清晰的展现在平台上,而且每人轮流巡视平台,遇到告警,会第一时间告知对应负责人,平台也会自动给负责人发通知。保证第一时间暴露问题。
2)调度平台非常重要,我之前参与的一个项目也有很多定时器,但是缺少一个统一的调度平台,代码里定时器乱飞,这里有个@Scheduled,那里也有个,有时候你根本不知道哪个定时器在执行。
3)文档非常重要,公司规不规范很大一部分取决于自己文档平台的建设,而不是写个word我传给你,你传给我。公司需要有自己的wiki,每个平台有对应的文档,这样沟通和学习,效率更高。
4)在咨询调度相关的问题时,加了公司的Gavin调度技术群,跟管理员学习了很多,公司基础架构都有对应的技术群,遇到问题都会有技术支持,很方便。
所以今日话题:你遇到过哪些线上问题?一起交流交流吧!
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