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干货!一次 kafka 卡顿事故排查过程

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原文出处: 等你归去来

由于一次功能上线后,导致某数据量急剧下滑,给我们紧张的呢!排查过程也是个学习过程!抛开结果,方法论可供参考~

1. 确认问题的真实性?

被数据部门告知,某数据量下滑严重,当时即知道问题的严重性。且该问题是在我的功能上线后产生,第一反应就是,我代码哪里写错了? 但是,还得按流程来,通过各种维度数据对比请求量,实际落地量。确认问题!

其实该过程中,我们并没有确认自己的数据量下滑。但是这也脱不了数据下滑的干系。只能进行下一步!

2. 检查代码,找有经验的同学,对比原有功能差异点?

这个步骤其实,是有点盲目的感觉。因为第一步的排查并没有找到足够的证明说明问题出在我们,但是问题在于期间只有我们上过线,所以只能自我反省了。

不过幸好,这过程还真有用,果真发现了自己埋的一个坑,此坑确实会导致该数据量的下滑。赶紧修掉呗!

然后松了一口气,以为搞好了。其实不然,数据量依然上不去。这就尴尬了!

我已经开始怀疑人生,难道代码没发上去?难道线上和本地某个地方不一样?测试环境反复测试正确无误。我真想直接把测试环境代码弄到线上去,哎,算了吧,很多东西是不会以人的意志为转移的,咱们还是理性点!别谋出路吧!

3. 直接坐到dba旁边去吧,让我们随时关注数据量?

自我排查已经救不了自己了,那就上dba那里。麻烦帮我统计下上线后,数据量的变化,结果是没多大差别。心想有可能是时间太短,看不出变化,等会儿再统计吧。依然没有变化!我的神呐,定了锅还在。

大的数据量不行,那我用自己的账号来测试吧,操作完成后,观察数据,发现有时有有时无!额,说不出啥了。

4. 本地调试吧?

原本以为,是线上问题,紧急处理下就好了。然而事实却超出了我的预料,将验证直接交给线上,是对用户的不负责,是对数据的不负责。咱们还是从本地做起吧。

本地调试要走vpn,有点烦,但不管怎么样,还是跑起来了。没问题啊!这尴尬了。

然后,引出下一个议题!

5. 线上环境配置与测试环境不一样?

然后我们努力找出其中的不同点,哪怕是多了一个文件,某个文件的更改时间点不一致,我们都想去试一下!当然了,为了稳妥起见,我们还是不能直接在线上验证的,除非有足够的证据说明线上的配置是有问题的。当然我们最终并没有找到这样的证据,只是将线上的所有东西都搬到测试环境来验证,结果是畅通无阻!

还有一个证明此路不通的理由,之前的配置跑得好好的东西,难道会自己坏掉?不可能吧。此路不通!

6. 实在不行了,只能改代码线上调试?

调试第一步,各自打日志!把之前请求打印不全的地方,加上完整日志,再发一版吧!有了日志,就有证据,但是真的是急中生错啊,日志居然打得不对,将参数打印为了内存地址也真是够了。

日志改好后,测试呗,继续用自己的账号。还是一样,有时能能进有时不能(监控手段为dba起一个临时的kafka消费者,然后将数据拉出来看)!那咋整呢?

难道是有的机器坏了?分配到坏的机器上去的请求就失败,分配到正确机器的上去的请求就正确。然后吭哧吭哧搞了半天的数据验证,曾经以为这是方向,结果又被打回。

7. 不行咱们就抓包吧?

tcpdump,一个网络流抓包神器,lsof助攻一下。

抓包只是为了确认一个问题,客户机器有发送请求到服务端机器,网络流正常运转!然后证明,客户端机器有大量长连接到服务器,数据流发送接收正常(syn)。这至少说明了一点,客户端是没有问题的!那么就还剩一个问题,那就是服务端出问题了!我们坚信,当然要有证据嘛。

同理,我们在服务端机器上进行反向抓包,然后抓到了来自客户端的包,很流畅嘛!额。。。

8. 不行,没有思路了,重启机器吧?

不,我说的是重启服务。最近不是有改动嘛,按理谁改动重启谁。然而这是没有用的,因为之前的几次发布早已重启了n次。那咋整呢。只剩重启服务端,kafka服务了呗,死马当活马医吧!

重启后,验证呗。结果貌似还是发现有成功,有失败!

9. 改异步请求为同步请求?

又没思路了,我不甘心呐,为啥测试环境好好的,到线上就不行了呢?再想想差别在哪里?

得出的结论是,线上并发大,测试环境量无。然后发现这一块代码是由异步线程做的,会不会是这里有问题?

不管了,改成同步请求试试吧。再来一版!

别说,改为同步后,虽然用户请求基本都慢死了,但是发现kafka请求确实存在了。难道真的是因为这个,那我们也不能这么改啊,用户体验是第一位的,为了这事改异步为同步,咱得吃不了兜着走啊。改回来继续其他的吧!

10. 再回测试环境,压测并发?

改还原为异步后,又回到当初有成功有失败境地了。

既然怀疑线上高并发导致,那为什么不在测试环境高并发压测一下呢?用shell脚本快速写了一个循环请求脚本,大量请求到kafka后,并无一丝异常,到此并发问题取消。(for,nohup a.sh > /dev/null 2&>1 &)n 次即模拟n个并发请求

11. 再来细细检查代码吧?

都不知道查了几遍了,但是还是要查啊,不然咋整呢,几个人一起看代码呗!

然而这并没有什么卵用。

12. 抛开用户行为,直接以命令行形式操作请求?

虽然用户行为是最真实的验证,但是也是比较麻烦的验证。

我们就抛开各种中间环节,直接向kafka服务器发起请求!

分两种方式,1 用现在的代码去请求,2 用kafka自带的请求方式请求。结果得到两个不同的结果,用代码的方式请求的数据,没有成功,用kafka自己的请求方式,则毫秒级响应。哎,这是让我又怀疑代码?

13. 已走投无路,让我们再看一眼数据吧?

真的是没有思路了,只能再来看看数据,当打发时间了。

意外就在你想不到的时候发生了。数据已经恢复正常了!我擦!

倒推时间,倒推事件,是由于kafka重启,导致数据回升的。

好吧,问题已经定位,kafka卡顿导致。咱们已经熬不住了,发个结论邮件,就先回去洗洗睡吧!

14. 为什么kafka会卡顿?

这才是问题的根本!只是我们当时已经没有力气再往下搞了!

结论是由于topic请求量过大,而partition过小,导致吞吐量下降。将partition改大之后,终于真正恢复正常!

额,好像做了很多无用功,没办法 !

作者:ImportNew
原文地址:干货!一次 kafka 卡顿事故排查过程, 感谢原作者分享。

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