關于go-zero服務自動收集問題分析
前言
? 對于pprof,相信熟悉go語言的程序員基本都不陌生,一般線上的問題都是靠它可以快速定位。但是實際項目中,很多時候我們?yōu)榱诵阅芏疾粫_啟它,但是出了問題又要靠它來分析。好在go-zero已經(jīng)幫我們很好的集成進來了,我們只需要像開關一樣去開啟、關閉它即可,這樣我們就可以配合運維監(jiān)控,當出現(xiàn)cpu、內(nèi)存等異常情況時候,自動開始開啟收集,比如大半夜你睡的正香的時候,那么第二天可以通過分析當時的采樣還原現(xiàn)場,那我們看看go-zero是如何做的。
源碼分析
? 我們可以看go-zero源碼位置 https://github.com/zeromicro/go-zero/blob/master/core/proc/signals.go
func init() {
go func() {
......
signals := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(signals, syscall.SIGUSR1, syscall.SIGUSR2, syscall.SIGTERM)
for {
v := <-signals
switch v {
....
case syscall.SIGUSR2:
if profiler == nil {
profiler = StartProfile()
} else {
profiler.Stop()
profiler = nil
}
.......
}
}()
}
服務啟動的時候,go-zero在init初始化了監(jiān)聽信號操作(gracefulStop也是通過這里通知的,這里不展開講了),可以看到在接收到 syscall.SIGUSR2 信號時候,如果是第一次就開始收集,第二次就停止收集,看到這塊可能瞬間就明白了,我們只需要在服務器執(zhí)行 “kill -usr2 [服務進程id]” 就可以開始收集這個服務的pprof信息了,在執(zhí)行一次就停止了收集,就可以將這些文件導出到本地,使用go tool pprof分析。
一次線上實戰(zhàn)
我們線上有一個mq的服務監(jiān)控告警,內(nèi)存占用比較高,這時候我打開grafna看到服務內(nèi)存累計占用的確異常,如下圖:

這時候到線上找到這個服務的服務器,執(zhí)行了ps aux | grep xxx_mq ,查詢到了這個mq服務的進程ID 21181,我們這時候就可以給這個xxx_mq服務發(fā)送信號收集pprof信息 “kill -usr2 21181”
第一次執(zhí)行了這個命令后,在對應服務的access.log日志中可以看到enable了pprof,當我們再次執(zhí)行 “ kill -usr2 21181” access.log日志中可以看到disable了pprof信息,這時候代表收集完成了。值得注意的是收集的信息都在/tmp文件夾下,以這個服務名命名的如下:
- xxxx-mq-cpu-xxx.pprof
- xxxx-mq-memory-xxx.pprof
- xxxx-mq-mutex-xxx.pprof
- xxxx-mq-block-xxx.pprof
- …
這時候就可以下載對應的pprof去本地分析,可以使用go tool pprof xxxx-mq-memory-xxx.pprof,也可以配合graphviz使用web ui查看,由于我這邊通過命令行就快速定位了問題,就沒用使用web ui。
我使用go tool pprof xxxx-**-mq-memory-xxx.pprof 然后進入命令行交互,使用top 30查看前面占用較高的資源

前面基本是底層序列化等操作,發(fā)現(xiàn)主要問題集中在紅色框中導致持續(xù)上漲的內(nèi)存,因為業(yè)務同學在mq中消費完了消息又向下游其他的mq服務使用publisher發(fā)送一個mq消息,每次發(fā)送都調(diào)用一個NewPublisher然后在defer close,恰恰這個mq服務又大量消息消費又特別頻繁,導致內(nèi)存不斷上漲,最終解決方案將NewPublisher在svcCtx中初始化一個client就可以了,沒必要每次都要NewPublisher,世界又恢復清凈了。
寫在最后
想一下go-zero給了我們pprof開關,讓我們很方便的實現(xiàn)分析問題,但是不是所有問題都是一直存在的,比如半夜突發(fā)內(nèi)存、cpu過高,早上起來服務正常了,這怎么排查?所以我們希望如果異常了,能保留問題現(xiàn)場,那我們是不是可以配合運維監(jiān)控實現(xiàn)自動保存問題現(xiàn)場呢?比如內(nèi)存、cpu連續(xù)超過80%指標3分鐘的話,我們就調(diào)用這個開關收集,之后我們就可以根據(jù)這個文件來分析問題了,這樣就達到自動化了。
項目地址
go-zero微服務框架:https://github.com/zeromicro/go-zero
go-zero微服務最佳實踐項目:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook
到此這篇關于關于go-zero服務自動收集問題分析的文章就介紹到這了,更多相關go-zero服務自動收集內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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