突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

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突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

作者:nxlhero

https://blog.51cto.com/nxlhero/2515849

文章内容结构

第一部分介绍生产上出现Dubbo服务拥堵的情况,以及Dubbo官方对于单个长连接的使用建议。

第二部分介绍Dubbo在特定配置下的通信过程,辅以代码。

第三部分介绍整个调用过程中与性能相关的一些参数。

第四部分通过调整连接数和TCP缓冲区观察Dubbo的性能。

一、背景

生产拥堵回顾

近期在一次生产发布过程中,因为突发的流量,出现了拥堵。系统的部署图如下,客户端通过Http协议访问到Dubbo的消费者,消费者通过Dubbo协议访问服务提供者。这是单个机房,8个消费者3个提供者,共两个机房对外服务。

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

在发布的过程中,摘掉一个机房,让另一个机房对外服务,然后摘掉的机房发布新版本,然后再互换,最终两个机房都以新版本对外服务。问题就出现单机房对外服务的时候,这时候单机房还是老版本应用。以前不知道晚上会有一个高峰,结果当晚的高峰和早上的高峰差不多了,单机房扛不住这么大的流量,出现了拥堵。这些流量的特点是并发比较高,个别交易返回报文较大,因为是一个产品列表页,点击后会发送多个交易到后台。

在问题发生时,因为不清楚状态,先切到另外一个机房,结果也拥堵了,最后整体回退,折腾了一段时间没有问题了。当时有一些现象:

(1)提供者的CPU内存等都不高,第一个机房的最高CPU 66%(8核虚拟机),第二个机房的最高CPU 40%(16核虚拟机)。消费者的最高CPU只有30%多(两个消费者结点位于同一台虚拟机上)

(2)在拥堵的时候,服务提供者的Dubbo业务线程池(下面会详细介绍这个线程池)并没满,最多到了300,最大值是500。但是把这个机房摘下后,也就是没有外部的流量了,线程池反而满了,而且好几分钟才把堆积的请求处理完。

(3)通过监控工具统计的每秒进入Dubbo业务线程池的请求数,在拥堵时,时而是0,时而特别大,在日间正常的时候,这个值不存在为0的时候。

事故原因猜测

当时其他指标没有检测到异常,也没有打Dump,我们通过分析这些现象以及我们的Dubbo配置,猜测是在网络上发生了拥堵,而影响拥堵的关键参数就是Dubbo协议的连接数,我们默认使用了单个连接,但是消费者数量较少,没能充分把网络资源利用起来。

默认的情况下,每个Dubbo消费者与Dubbo提供者建立一个长连接,Dubbo官方对此的建议是:

Dubbo 缺省协议采用单一长连接和 NIO 异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。

反之,Dubbo 缺省协议不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很低。

(http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/references/protocol/dubbo.html)

以下也是Dubbo官方提供的一些常见问题回答:

为什么要消费者比提供者个数多?

因 dubbo 协议采用单一长连接,假设网络为千兆网卡,根据测试经验数据每条连接最多只能压满 7MByte(不同的环境可能不一样,供参考),理论上 1 个服务提供者需要 20 个服务消费者才能压满网卡。

为什么不能传大包?

因 dubbo 协议采用单一长连接,如果每次请求的数据包大小为 500KByte,假设网络为千兆网卡,每条连接最大 7MByte(不同的环境可能不一样,供参考),单个服务提供者的 TPS(每秒处理事务数)最大为:128MByte / 500KByte = 262。单个消费者调用单个服务提供者的 TPS(每秒处理事务数)最大为:7MByte / 500KByte = 14。如果能接受,可以考虑使用,否则网络将成为瓶颈。

为什么采用异步单一长连接?

因为服务的现状大都是服务提供者少,通常只有几台机器,而服务的消费者多,可能整个网站都在访问该服务,比如 Morgan 的提供者只有 6 台提供者,却有上百台消费者,每天有 1.5 亿次调用,如果采用常规的 hessian 服务,服务提供者很容易就被压跨,通过单一连接,保证单一消费者不会压死提供者,长连接,减少连接握手验证等,并使用异步 IO,复用线程池,防止 C10K 问题。

因为我们的消费者数量和提供者数量都不多,所以很可能是连接数不够,导致网络传输出现了瓶颈。以下我们通过详细分析Dubbo协议和一些实验来验证我们的猜测。

二、Dubbo通信流程详解

我们用的Dubbo版本比较老,是2.5.x的,它使用的netty版本是3.2.5,最新版的Dubbo在线程模型上有一些修改,我们以下的分析是以2.5.10为例。

以图和部分代码说明Dubbo协议的调用过程,代码只写了一些关键部分,使用的是netty3,dubbo线程池无队列,同步调用,以下代码包含了Dubbo和Netty的代码。

整个Dubbo一次调用过程如下:

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?
一次Dubbo拥堵的分析

1.请求入队

我们通过Dubbo调用一个rpc服务,调用线程其实是把这个请求封装后放入了一个队列里。这个队列是netty的一个队列,这个队列的定义如下,是一个Linked队列,不限长度。

class NioWorker implements Runnable {
    ...
    private final Queue<Runnable> writeTaskQueue = new LinkedTransferQueue<Runnable>();
    ...
}

主线程经过一系列调用,最终通过NioClientSocketPipelineSink类里的方法把请求放入这个队列,放入队列的请求,包含了一个请求ID,这个ID很重要。

2.调用线程等待

入队后,netty会返回给调用线程一个Future,然后调用线程等待在Future上。这个Future是Dubbo定义的,名字叫DefaultFuture,主调用线程调用DefaultFuture.get(timeout),等待通知,所以我们看与Dubbo相关的ThreadDump,经常会看到线程停在这,这就是在等后台返回。

public class DubboInvoker<Textends AbstractInvoker<T{
    ...
   @Override
    protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable {
         ...   
         return (Result) currentClient.request(inv, timeout).get(); //currentClient.request(inv, timeout)返回了一个DefaultFuture
    }
    ...
}

我们可以看一下这个DefaultFuture的实现,

public class DefaultFuture implements ResponseFuture {

    private static final Map<Long, Channel> CHANNELS = new ConcurrentHashMap<Long, Channel>();
    private static final Map<Long, DefaultFuture> FUTURES = new ConcurrentHashMap<Long, DefaultFuture>();

    // invoke id.
    private final long id;      //Dubbo请求的id,每个消费者都是一个从0开始的long类型
    private final Channel channel;
    private final Request request;
    private final int timeout;
    private final Lock lock = new ReentrantLock();
    private final Condition done = lock.newCondition();
    private final long start = System.currentTimeMillis();
    private volatile long sent;
    private volatile Response response;
    private volatile ResponseCallback callback;
    public DefaultFuture(Channel channel, Request request, int timeout) {
        this.channel = channel;
        this.request = request;
        this.id = request.getId();
        this.timeout = timeout > 0 ? timeout : channel.getUrl().getPositiveParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
        // put into waiting map.
        FUTURES.put(id, this);    //等待时以id为key把Future放入全局的Future Map中,这样回复数据回来了可以根据id找到对应的Future通知主线程
        CHANNELS.put(id, channel);
    }

3.IO线程读取队列里的数据

这个工作是由netty的IO线程池完成的,也就是NioWorker,对应的类叫NioWorker。它会死循环的执行select,在select中,会一次性把队列中的写请求处理完,select的逻辑如下:

   public void run() {
        for (;;) {
           ....
                SelectorUtil.select(selector);

                proce***egisterTaskQueue(); 
                processWriteTaskQueue(); //先处理队列里的写请求
                processSelectedKeys(selector.selectedKeys()); //再处理select事件,读写都可能有
           ....
        }
    }
    private void processWriteTaskQueue() throws IOException {
        for (;;) {
            final Runnable task = writeTaskQueue.poll();//这个队列就是调用线程把请求放进去的队列
            if (task == null) {
                break;
            }
            task.run(); //写数据
            cleanUpCancelledKeys();
        }
    }

4.IO线程把数据写到Socket缓冲区

这一步很重要,跟我们遇到的性能问题相关,还是NioWorker,也就是上一步的task.run(),它的实现如下:

    void writeFromTaskLoop(final NioSocketChannel ch) {
        if (!ch.writeSuspended) { //这个地方很重要,如果writeSuspended了,那么就直接跳过这次写
            write0(ch);
        }
    }
    private void write0(NioSocketChannel channel) {
        ......
        final int writeSpinCount = channel.getConfig().getWriteSpinCount(); //netty可配置的一个参数,默认是16
        synchronized (channel.writeLock) {
            channel.inWriteNowLoop = true;
            for (;;) {

                    for (int i = writeSpinCount; i > 0; i --) { //每次最多尝试16次
                        localWrittenBytes = buf.transferTo(ch);
                        if (localWrittenBytes != 0) {
                            writtenBytes += localWrittenBytes;
                            break;
                        }
                        if (buf.finished()) {
                            break;
                        }
                    }

                    if (buf.finished()) {
                        // Successful write - proceed to the next message.
                        buf.release();
                        channel.currentWriteEvent = null;
                        channel.currentWriteBuffer = null;
                        evt = null;
                        buf = null;
                        future.setSuccess();
                    } else {
                        // Not written fully - perhaps the kernel buffer is full. 
                        //重点在这,如果写16次还没写完,可能是内核缓冲区满了,writeSuspended被设置为true
                        addOpWrite = true;
                        channel.writeSuspended = true;
                        ......
                    }
            ......
            if (open) {
                if (addOpWrite) {
                    setOpWrite(channel);
                } else if (removeOpWrite) {
                    clearOpWrite(channel);
                }
            }
            ......
        }

        fireWriteComplete(channel, writtenBytes);
    }

正常情况下,队列中的写请求要通过processWriteTaskQueue处理掉,但是这些写请求也同时注册到了selector上,如果processWriteTaskQueue写成功,就会删掉selector上的写请求。如果Socket的写缓冲区满了,对于NIO,会立刻返回,对于BIO,会一直等待。Netty使用的是NIO,它尝试16次后,还是不能写成功,它就把writeSuspended设置为true,这样接下来的所有写请求都会被跳过。那什么时候会再写呢?这时候就得靠selector了,它如果发现socket可写,就把这些数据写进去。

下面是processSelectedKeys里写的过程,因为它是发现socket可写才会写,所以直接把writeSuspended设为false。

    void writeFromSelectorLoop(final SelectionKey k) {
        NioSocketChannel ch = (NioSocketChannel) k.attachment();
        ch.writeSuspended = false;
        write0(ch);
    }

5.数据从消费者的socket发送缓冲区传输到提供者的接收缓冲区

这个是操作系统和网卡实现的,应用层的write写成功了,并不代表对面能收到,当然tcp会通过重传能机制尽量保证对端收到。

6.服务端IO线程从缓冲区读取请求数据

这个是服务端的NIO线程实现的,在processSelectedKeys中。

   public void run() {
        for (;;) {
           ....
                SelectorUtil.select(selector);

                proce***egisterTaskQueue(); 
                processWriteTaskQueue(); 
                processSelectedKeys(selector.selectedKeys()); //再处理select事件,读写都可能有
           ....
        }
    }
    private void processSelectedKeys(Set<SelectionKey> selectedKeys) throws IOException {
        for (Iterator<SelectionKey> i = selectedKeys.iterator(); i.hasNext();) {
            SelectionKey k = i.next();
            i.remove();
            try {
                int readyOps = k.readyOps();
                if ((readyOps & SelectionKey.OP_READ) != 0 || readyOps == 0) {
                    if (!read(k)) {
                        // Connection already closed - no need to handle write.
                        continue;
                    }
                }
                if ((readyOps & SelectionKey.OP_WRITE) != 0) {
                    writeFromSelectorLoop(k);
                }
            } catch (CancelledKeyException e) {
                close(k);
            }

            if (cleanUpCancelledKeys()) {
                break// break the loop to avoid ConcurrentModificationException
            }
        }
    }
    private boolean read(SelectionKey k) {
       ......

            // Fire the event.
            fireMessageReceived(channel, buffer);  //读取完后,最终会调用这个函数,发送一个收到信息的事件
       ......

    }

7.IO线程把请求交给Dubbo线程池

按配置不同,走的Handler不同,配置dispatch为all,走的handler如下。下面IO线程直接交给一个ExecutorService来处理这个请求,出现了熟悉的报错“Threadpool is exhausted",业务线程池满时,如果没有队列,就会报这个错。

public class AllChannelHandler extends WrappedChannelHandler {
    ......
    public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
        ExecutorService cexecutor = getExecutorService();
        try {
            cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));
        } catch (Throwable t) {
            //TODO A temporary solution to the problem that the exception information can not be sent to the opposite end after the thread pool is full. Need a refactoring
            //fix The thread pool is full, refuses to call, does not return, and causes the consumer to wait for time out
            if(message instanceof Request && t instanceof RejectedExecutionException){
                Request request = (Request)message;
                if(request.isTwoWay()){
                    String msg = "Server side(" + url.getIp() + "," + url.getPort() + ") threadpool is exhausted ,detail msg:" + t.getMessage();
                    Response response = new Response(request.getId(), request.getVersion());
                    response.setStatus(Response.SERVER_THREADPOOL_EXHAUSTED_ERROR);
                    response.setErrorMessage(msg);
                    channel.send(response);
                    return;
                }
            }
            throw new ExecutionException(message, channel, getClass() + " error when process received event .", t);
        }
    }
    ......
}

8.服务端Dubbo线程池处理完请求后,把返回报文放入队列

线程池会调起下面的函数

public class HeaderExchangeHandler implements ChannelHandlerDelegate {
    ......
    Response handleRequest(ExchangeChannel channel, Request req) throws RemotingException {
        Response res = new Response(req.getId(), req.getVersion());
        ......
        // find handler by message class.
        Object msg = req.getData();
        try {
            // handle data.
            Object result = handler.reply(channel, msg);   //真正的业务逻辑类
            res.setStatus(Response.OK);
            res.setResult(result);
        } catch (Throwable e) {
            res.setStatus(Response.SERVICE_ERROR);
            res.setErrorMessage(StringUtils.toString(e));
        }
        return res;
    }

    public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
       ......

            if (message instanceof Request) {
                // handle request.
                Request request = (Request) message;

                    if (request.isTwoWay()) {
                        Response response = handleRequest(exchangeChannel, request); //处理业务逻辑,得到一个Response
                        channel.send(response);  //回写response
                    } 
            }
       ......

 }

channel.send(response)最终调用了NioServerSocketPipelineSink里的方法把返回报文放入队列。

9.服务端IO线程从队列中取出数据

与流程3一样

10.服务端IO线程把回复数据写入Socket发送缓冲区

IO线程写数据的时候,写入到TCP缓冲区就算成功了。但是如果缓冲区满了,会写不进去。对于阻塞和非阻塞IO,返回结果不一样,阻塞IO会一直等,而非阻塞IO会立刻失败,让调用者选择策略。

Netty的策略是尝试最多写16次,如果不成功,则暂时停掉IO线程的写操作,等待连接可写时再写,writeSpinCount默认是16,可以通过参数调整。

 for (int i = writeSpinCount; i > 0; i --) {
             localWrittenBytes = buf.transferTo(ch);
             if (localWrittenBytes != 0) {
                 writtenBytes += localWrittenBytes;
                 break;
             }
             if (buf.finished()) {
                 break;
             }
         }

         if (buf.finished()) {
             // Successful write - proceed to the next message.
             buf.release();
             channel.currentWriteEvent = null;
             channel.currentWriteBuffer = null;
             evt = null;
             buf = null;
             future.setSuccess();
         } else {
             // Not written fully - perhaps the kernel buffer is full.
             addOpWrite = true;
             channel.writeSuspended = true;

11.数据传输

数据在网络上传输主要取决于带宽和网络环境。

12.客户端IO线程把数据从缓冲区读出

这个过程跟流程6是一样的

13.IO线程把数据交给Dubbo业务线程池

这一步与流程7是一样的,这个线程池名字为DubboClientHandler。

14.业务线程池根据消息ID通知主线程

先通过HeaderExchangeHandler的received函数得知是Response,然后调用handleResponse,

public class HeaderExchangeHandler implements ChannelHandlerDelegate {
    static void handleResponse(Channel channel, Response response) throws RemotingException {
        if (response != null && !response.isHeartbeat()) {
            DefaultFuture.received(channel, response);
        }
    }
    public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
        ......
        if (message instanceof Response) {
                handleResponse(channel, (Response) message);
        }
        ......
}

DefaultFuture根据ID获取Future,通知调用线程

public static void received(Channel channel, Response response) {
     ......
     DefaultFuture future = FUTURES.remove(response.getId());
     if (future != null) {
        future.doReceived(response);
     }
     ......
}

至此,主线程获取了返回数据,调用结束。

三、影响上述流程的关键参数

协议参数

我们在使用Dubbo时,需要在服务端配置协议,例如

<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" dispatcher="all" threadpool="fixed" threads="2000" />

下面是协议中与性能相关的一些参数,在我们的使用场景中,线程池选用了fixed,大小是500,队列为0,其他都是默认值。

属性 对应URL参数 类型 是否必填 缺省值 作用 描述
name <protocol> string 必填 dubbo 性能调优 协议名称
threadpool threadpool string 可选 fixed 性能调优 线程池类型,可选:fixed/cached。
threads threads int 可选 200 性能调优 服务线程池大小(固定大小)
queues queues int 可选 0 性能调优 线程池队列大小,当线程池满时,排队等待执行的队列大小,建议不要设置,当线程池满时应立即失败,重试其它服务提供机器,而不是排队,除非有特殊需求。
iothreads iothreads int 可选 cpu个数+1 性能调优 io线程池大小(固定大小)
accepts accepts int 可选 0 性能调优 服务提供方最大可接受连接数,这个是整个服务端可以建的最大连接数,比如设置成2000,如果已经建立了2000个连接,新来的会被拒绝,是为了保护服务提供方。
dispatcher dispatcher string 可选 dubbo协议缺省为all 性能调优 协议的消息派发方式,用于指定线程模型,比如:dubbo协议的all, direct, message, execution, connection等。这个主要牵涉到IO线程池和业务线程池的分工问题,一般情况下,让业务线程池处理建立连接、心跳等,不会有太大影响。
payload payload int 可选 8388608(=8M) 性能调优 请求及响应数据包大小限制,单位:字节。这个是单个报文允许的最大长度,Dubbo不适合报文很长的请求,所以加了限制。
buffer buffer int 可选 8192 性能调优 网络读写缓冲区大小。注意这个不是TCP缓冲区,这个是在读写网络报文时,应用层的Buffer。
codec codec string 可选 dubbo 性能调优 协议编码方式
serialization serialization string 可选 dubbo协议缺省为hessian2,rmi协议缺省为java,http协议缺省为json 性能调优 协议序列化方式,当协议支持多种序列化方式时使用,比如:dubbo协议的dubbo,hessian2,java,compactedjava,以及http协议的json等
transporter transporter string 可选 dubbo协议缺省为netty 性能调优 协议的服务端和客户端实现类型,比如:dubbo协议的mina,netty等,可以分拆为server和client配置
server server string 可选 dubbo协议缺省为netty,http协议缺省为servlet 性能调优 协议的服务器端实现类型,比如:dubbo协议的mina,netty等,http协议的jetty,servlet等
client client string 可选 dubbo协议缺省为netty 性能调优 协议的客户端实现类型,比如:dubbo协议的mina,netty等
charset charset string 可选 UTF-8 性能调优 序列化编码
heartbeat heartbeat int 可选 0 性能调优 心跳间隔,对于长连接,当物理层断开时,比如拔网线,TCP的FIN消息来不及发送,对方收不到断开事件,此时需要心跳来帮助检查连接是否已断开

服务参数

针对每个Dubbo服务,都会有一个配置,全部的参数配置在这:http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/references/xml/dubbo-service.html。

我们关注几个与性能相关的。在我们的使用场景中,重试次数设置成了0,集群方式用的failfast,其他是默认值。

属性 对应URL参数 类型 是否必填 缺省值 作用 描述 兼容性
delay delay int 可选 0 性能调优 延迟注册服务时间(毫秒) ,设为-1时,表示延迟到Spring容器初始化完成时暴露服务 1.0.14以上版本
timeout timeout int 可选 1000 性能调优 远程服务调用超时时间(毫秒) 2.0.0以上版本
retries retries int 可选 2 性能调优 远程服务调用重试次数,不包括第一次调用,不需要重试请设为0 2.0.0以上版本
connections connections int 可选 1 性能调优 对每个提供者的最大连接数,rmi、http、hessian等短连接协议表示限制连接数,dubbo等长连接协表示建立的长连接个数 2.0.0以上版本
loadbalance loadbalance string 可选 random 性能调优 负载均衡策略,可选值:random,roundrobin,leastactive,分别表示:随机,轮询,最少活跃调用 2.0.0以上版本
async async boolean 可选 false 性能调优 是否缺省异步执行,不可靠异步,只是忽略返回值,不阻塞执行线程 2.0.0以上版本
weight weight int 可选
性能调优 服务权重 2.0.5以上版本
executes executes int 可选 0 性能调优 服务提供者每服务每方法最大可并行执行请求数 2.0.5以上版本
proxy proxy string 可选 javassist 性能调优 生成动态代理方式,可选:jdk/javassist 2.0.5以上版本
cluster cluster string 可选 failover 性能调优 集群方式,可选:failover/failfast/failsafe/failback/forking 2.0.5以上版本

这次拥堵的主要原因,应该就是服务的connections设置的太小,dubbo不提供全局的连接数配置,只能针对某一个交易做个性化的连接数配置。

四、连接数与Socket缓冲区对性能影响的实验

通过简单的Dubbo服务,验证一下连接数与缓冲区大小对传输性能的影响。

我们可以通过修改系统参数,调节TCP缓冲区的大小。

在 /etc/sysctl.conf 修改如下内容, tcp_rmem是发送缓冲区,tcp_wmem是接收缓冲区,三个数值表示最小值,默认值和最大值,我们可以都设置成一样。

net.ipv4.tcp_rmem = 4096 873800 16777216
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 873800 16777216

然后执行sysctl –p 使之生效。

服务端代码如下,接受一个报文,然后返回两倍的报文长度,随机sleep 0-300ms,所以均值应该是150ms。服务端每10s打印一次tps和响应时间,这里的tps是指完成函数调用的tps,而不涉及传输,响应时间也是这个函数的时间。

//服务端实现
public String sayHello(String name) {    
     counter.getAndIncrement();
     long start = System.currentTimeMillis();
     try {
         Thread.sleep(rand.nextInt(300));
     } catch (InterruptedException e) {      
     }
     String result = "Hello " + name + name  + ", response form provider: " + RpcContext.getContext().getLocalAddress();
     long end = System.currentTimeMillis();
     timer.getAndAdd(end-start);
     return result;
 }

客户端起N个线程,每个线程不停的调用Dubbo服务,每10s打印一次qps和响应时间,这个qps和响应时间是包含了网络传输时间的。

for(int i = 0; i < N; i ++) {
    threads[i] = new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            while(true) {
                Long start = System.currentTimeMillis();
                String hello = service.sayHello(z); 
                Long end = System.currentTimeMillis();
                totalTime.getAndAdd(end-start);
                counter.getAndIncrement();
            }
        }});
    threads[i].start();
}

通过ss -it命令可以看当前tcp socket的详细信息,包含待对端回复ack的数据Send-Q,最大窗口cwnd,rtt(round trip time)等。

(base) niuxinli@ubuntu:~$ ss -it
State                            Recv-Q                        Send-Q                                                       Local Address:Port                                                          Peer Address:Port                                                                                                                                                                                                                                                                         
ESTAB                            0                             36                                                             192.168.1.7:ssh                                                            192.168.1.4:58931                       
     cubic wscale:8,2 rto:236 rtt:33.837/8.625 ato:40 mss:1460 pmtu:1500 rcvmss:1460 advmss:1460 cwnd:10 bytes_acked:559805 bytes_received:54694 segs_out:2754 segs_in:2971 data_segs_out:2299 data_segs_in:1398 send 3.5Mbps pacing_rate 6.9Mbps delivery_rate 44.8Mbps busy:36820ms unacked:1 rcv_rtt:513649 rcv_space:16130 rcv_ssthresh:14924 minrtt:0.112
ESTAB                            0                             0                                                              192.168.1.7:36666                                                          192.168.1.7:2181                        
     cubic wscale:7,7 rto:204 rtt:0.273/0.04 ato:40 mss:33344 pmtu:65535 rcvmss:536 advmss:65483 cwnd:10 bytes_acked:2781 bytes_received:3941 segs_out:332 segs_in:170 data_segs_out:165 data_segs_in:165 send 9771.1Mbps lastsnd:4960 lastrcv:4960 lastack:4960 pacing_rate 19497.6Mbps delivery_rate 7621.5Mbps app_limited busy:60ms rcv_space:65535 rcv_ssthresh:66607 minrtt:0.035
ESTAB                            0                             27474                                                          192.168.1.7:20880                                                          192.168.1.5:60760                       
     cubic wscale:7,7 rto:204 rtt:1.277/0.239 ato:40 mss:1448 pmtu:1500 rcvmss:1448 advmss:1448 cwnd:625 ssthresh:20 bytes_acked:96432644704 bytes_received:49286576300 segs_out:68505947 segs_in:36666870 data_segs_out:67058676 data_segs_in:35833689 send 5669.5Mbps pacing_rate 6801.4Mbps delivery_rate 627.4Mbps app_limited busy:1340536ms rwnd_limited:400372ms(29.9%) sndbuf_limited:433724ms(32.4%) unacked:70 retrans:0/5 rcv_rtt:1.308 rcv_space:336692 rcv_ssthresh:2095692 notsent:6638 minrtt:0.097

通过netstat -nat也能查看当前tcp socket的一些信息,比如Recv-Q, Send-Q。

(base) niuxinli@ubuntu:~$ netstat -nat
Active Internet connections (servers and established)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State      
tcp        0      0 0.0.0.0:20880           0.0.0.0:*               LISTEN     
tcp        0     36 192.168.1.7:22          192.168.1.4:58931       ESTABLISHED
tcp        0      0 192.168.1.7:36666       192.168.1.7:2181        ESTABLISHED
tcp        0  65160 192.168.1.7:20880       192.168.1.5:60760       ESTABLISHED

可以看以下Recv-Q和Send-Q的具体含义:

  Recv-Q
       Established: The count of bytes not copied by the user program connected to this socket.  

   Send-Q
       Established: The count of bytes not acknowledged by the remote host. 

Recv-Q是已经到了接受缓冲区,但是还没被应用代码读走的数据。Send-Q是已经到了发送缓冲区,但是对方还没有回复Ack的数据。这两种数据正常一般不会堆积,如果堆积了,可能就有问题了。

第一组实验:单连接,改变TCP缓冲区

结果:

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

继续调大缓冲区

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

我们用netstat或者ss命令可以看到当前的socket情况,下面的第二列是Send-Q大小,是写入缓冲区还没有被对端确认的数据,发送缓冲区最大时64k左右,说明缓冲区不够用。

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

继续增大缓冲区,到4M,我们可以看到,响应时间进一步下降,但是还是在传输上浪费了不少时间,因为服务端应用层没有压力。

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

服务端和客户端的TCP情况如下,缓冲区都没有满

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

服务端突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

客户端

这个时候,再怎么调大TCP缓冲区,也是没用的,因为瓶颈不在这了,而在于连接数。因为在Dubbo中,一个连接会绑定到一个NioWorker线程上,读写都由这一个连接完成,传输的速度超过了单个线程的读写能力,所以我们看到在客户端,大量的数据挤压在接收缓冲区,没被读走,这样对端的传输速率也会慢下来。

第二组实验:多连接,固定缓冲区

服务端的纯业务函数响应时间很稳定,在缓冲区较小的时候,调大连接数虽然能让时间降下来,但是并不能到最优,所以缓冲区不能设置太小,Linux一般默认是4M,在4M的时候,4个连接基本上已经能把响应时间降到最低了。

突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

结论

要想充分利用网络带宽, 缓冲区不能太小,如果太小有可能一次传输的报文就大于了缓冲区,严重影响传输效率。但是太大了也没有用,还需要多个连接数才能够充分利用CPU资源,连接数起码要超过CPU核数。

END

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突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

原文始发于微信公众号(Java笔记虾):突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?