• 可观测可回溯 | Continuous Profiling 实践解析

    作者： 虚镜

    概述

    Continuous Profiling 在软件开发生命周期的位置

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    CI/CD 的概念非本文重点，不解释了。从上图可以看出。Continuous Profiling（持续性能分析，下文简称为 CP）是生产向开发进行反馈的非常重要的手段。

    发展历史

    CP 概念的起源于 Google 的论文 [ 1] ：

    Google Wide Profiling：A continuous Profiling infrastucture for data centers

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    基本思路

    CP 意义可以分解为两个：

    1. 性能分析(Profile)的意义：识别计算，存储，网络上的性能瓶颈问题，建立代码和性能瓶颈的关联性，从而协助开发者优化代码，解决瓶颈问题；

    2. 持续(Continuous)的意义：让性能分析贯穿应用的整个生命周期，从而解决非持续方案(如 ]on-demand)中无法抓到现场的问题。

    • Profiling 的基本思想

    衡量程序性能最直观的方法就是通过响应时间（Response Time，简称 RT）。但仅仅知道程序的运行时间很难指导我们如何把程序优化地更快，我们想要更进一步地了解这段时间之内到底发生了什么。

    让我们先从一个例子开始，了解 Linux 下的时间统计告诉了用户什么信息：

    下面我们利用 Linux time 计算两件事情的时间消耗：

    1. 生成一个 10M 的文件，随机生成数据；（IO 密集）
    2. 对上一步生成的文件做个 CRC 计算；（CPU 密集）

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    time 的输出告诉用户 3 个信息：

    • real：总消耗时间
    • user：用户态消耗时间
    • sys：内核态消耗时

    观察 time 的输出，可以看出 user + sys 不等于 real，这是因为程序并不是总是 CPU 上运行的，还可能因为 IO，Lock 等等原因处于睡眠，等待的状态，这段时间既不算在 user CPU time 也不算在 system CPU time。

    • 程序在 CPU 上执行的时间（即 user CPU time  + system CPU time）称为 CPU time（或 on-CPU time）；
    • 程序处于睡眠等状态的时间称为 off-CPU time（or blocked time）；
    • 程序实际运行的时间称为 wall clock time（挂钟时间）；

    time 的输出 real 对应的概念的是 wall clock time，因此可以看到：

    • 对于 IO 密集型的 workload（负载），off-CPU time 是不能忽略的；
    • 对于 CPU 密集型 workload（负载），on-CPU time 基本和 wall clock time 相等；

    对于一个给定的线程（Linux 上称为轻量级进程）：wall clock time = CPU time + off CPU time

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    因此 Profile 整体分为：

    • On-CPU: where threads are spending time running on-CPU.
    • Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

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    可以看到 Off-CPU 分析类型是一系统结果的汇总统计，因此也可以将 Off-CPU 因为引起睡眠或者等待的原因不同，可以进一步划分为 file profiling，socket profiling，lock profiling 等等类型。

    • Continuous 的基本思想

    持续（Continuous）相对的概念是按需（On-Demand）。

    按需（或者触发式）比较常见的问题就是无法精准的抓取现场从而导致一些偶发（难以复现）的问题无法被识别。

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    比如上图这样一条曲线（不管它表达什么），反正是有一段异常（或者说和大部分情况不一样的情形），随着自然时间的流逝；用户发现这个异常的时候，曲线已经恢复了，因此无法在去回溯现场。这种情况下，我们发现了一段异常，但是没有更多细节，开发者就无法知道代码内部发生了什么，因此也无从谈起修复和改善代码了。

    持续则意味着贯穿整个程序的完整生命周期，不会漏掉任何一个历史上产生过的异常。

    Continuous+Profiling 带给开发者的意义是：在生产环节，永远知道代码的所有执行细节。

    理解 profiling

    • 用户交互和可视化

    性能分析的展现形式通常以 Flame Graph 火焰图来表达：

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    • 理解火焰图

    对火焰图理解的本质是了解性能分析数据(profiling data)究竟是什么。

    性能分析数据(profiling data)就是堆栈统计数据。为了帮助读者理解，举个简单的例子：

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    横坐标表达的一个数值，在不同的场景下，可以赋予不同的含义，比如：

    • 在 cpu profiling 上，表达花费时间多少；
    • 在 alloc profling 上，表达成内存大小；
    • ......

    纵坐标是表达是一个 stack trace。

    因此上图表达的含义和下面一组数据是一致的。每一行以空格分割，左边的是 stack trace，右边是数值。

    a();b();c() 1
a();b();d() 2
c();b() 3

    到这里，读者应该对性能分析(profiling)的工作原理有个感性的认识，性能分析的整体流程如图：

    9.png

    因此实现 profiling 的关键点：

    1. 获取堆栈数据（爬栈）：如何护获取问题点（瓶颈）点的堆栈数据；
    2. 生成火焰图；
    • 常见的 Profiling Tools（生成堆栈数据）

    常见的工具如 Linux perf，eBPF profile，DTrace，SystemTap 等等，本文将这类用于获取堆栈数据工具统称为 Profiling Tools；Linux 这类工具的用法本文不多介绍，这类工具非常通用并且有效，但对于非C系开发者是没那么友好的。高级语言绝大部分应用开发者其实并不关心很低层次的内容，比如 page fault，numa banlance，context switch，L3 Cache miss 等问题，通常都不在应用开发者的知识图谱中。这部分内容的优化也不再本文的目标读者范围，因此不多叙述。

    对于 Profile Tools，我们可以将其分为两类：

    • System Profile：which shows system code paths (eg, JVM GC, syscalls, TCP), but not Java methods.

    • language Profile：These show language methods(eg java method), but usually not system code paths.

      • JVM Profile
      • golang Profile
      • ....

    不难理解，Profiling Tools 能够爬栈就是因为在特定的代码里进行的 Hook 操作，这类操作一定会产生额外的开销。因此 Profiling Tools 会带来额外的开销（Overhead），不同类型的 Profiling 的 Hook 点不同，因此不同的性能分析类型会导致不同的 Overhead。很长一段时间，无法将 Profiling 带入生产环节最重要的阻塞点就是 Overhead 太高导致应用的业务逻辑受损严重。 因此评价 Profiling Tools 是否适合上生产最重要的评估就是估算 Overhead。

    JVM Profiling

    上文提到的工具基本属于 System Profiling Tools 提供的能力，这部分工具的核心能力关注的是 system code paths；对于高级语言上一些特性，能力是不够强的。

    下面我们了解高级语言自身的 Profiling Tools 是如何帮助开发者来做性能优化的。

    • golang 内置 pprof [ 2]

    • java11 内置 JFR [ 3]

    • 其他高级语言有的有自身的工具，有的没有高级语言没有自身工具，这类通常可以借助 System Profiling Tools（如 perf 或者 ebpf）来实现性能分析。

    以 java 为例子，认识下 java 程序运行的代码结构 ，如下图：

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    对于 java 开发者而言，大部分场景是不考虑 JVM code，glibc code，kernel code 出问题的可能性的，这部分代码相对稳定，而且有稳定的组织去推动解决。因此 JVM Profiling 要表达的核心其实是：爬堆栈，只爬 Java code 这一层次（java stack），这个是大部分应用开发者关注的核心部分，对于下面的部分（native stack）则不在 java 开发者关心的范围。

    JVM 还有一个特征，就是把 Linux 底层的概念屏蔽，替换成自己的概念体系，比如：

    • java 开发者更关心 java 线程状态机而不是 JVM 进程的进程状态机；
    • java 开发者更关心 java heap，stack，nio 等内存统计而不是 native heap，native stack 以及 rss，pagecache 的统计；
    • java 开发者关心 CMS 或 G1 垃圾回收情况而不是 Page Reclaim；
    • java 开发者更关心 synchronized，JUC 锁，而不是 OS 锁；

    因此，JVM Profiling中的性能分析类型会更贴近 java 开发者的概念体系，而不是 system profile 关心的内容。

    举个例子，相较于 on-cpu profiling，作为 java 开发者，你是否会关心 JVM code 或者 glibc 是否存在问题，也许会，但是不可否认，这是非常少见的场景，更多关心的还是 Java code 这一层的问题，因此 JVM Profiling 的 cpu profiling 表达的是 on-cpu profiling for java code。

    同理对于内存申请速率 alloc profiling：

    • system alloc profiling 关心的是用户态内存分配器（malloc 分配器或者其他的）的分配速度；

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    • JVM alloc profiling 关心的则是 TLAB 分配器的分配速度；

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    JVM Profiling 和 System profiling 关注点是有不同的：JVM Profiling 关注的是 JVM 上的性能，而不是贯穿从用户态到内核态的整个流程，这是非常重要的一个区别，其他高级语言也是类似的情况。

    • JVM Profiling Tools

    JAVA 社区有非常丰富的 JVM Profiling Tools：

    • Async-profiler [ 4] ：

      • jetbrains IntelliJ IDEA [ 5]
      • alibaba Arthas

    • JProfiler

    • Honest profiler [ 6]

    • Uber JVM Profiler [ 7]

    • Fight Recorder [ 8]

      • JEP 349: JFR Event Streaming [ 9]

    1. JFR

    JFR (Java Flight Recorder)是深度嵌入在 JVM 中的功能强大的应用问题诊断与性能剖析工具，在其低开销的加持下，JFR 可在生产环境持续开启。JFR 最开始是 JRockit 和 Oracle JDK 中的商业化特性，Oracle 在 Java 11 对其进行了开源。2019 年阿里巴巴作为主要贡献者，联合 Azul、Datadog、RedHat 等公司，一起将 JFR 移植进 OpenJDK 8 中。目前 Alibaba Dragonwell 8 和 11 中也包含完整的 JFR 功能。

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    JFR 的事件包括下面几类信息：

    1. 一般信息：关于虚拟机、操作系统和记录的一般信息；
    2. 内存：关于内存管理和垃圾收集的信息；
    3. 代码：关于方法、异常错误、编译和类加载的信息；
    4. 线程：关于应用程序和线程和锁的信息；
    5. I/O：关于文件和套接字输入、输出的信息；
    6. 系统：关于正在运行 Java 虚拟机的系统、进程和环境变量的信息；
    7. 类型：关于记录中的事件类型的信息。

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    通过 JFR 的 Event，可以覆盖几乎所有需要进行性能分析的场景:

    • on cpu profiling
    • alloc profiling
    • lock profiling
    • file read(write) profiling
    • socket read(write) profiling
    • ......

    JFR 非常优秀，但是在国内环境，依然存在适配问题：

    java 迭代速度太快了，java 已经发布了 17 了，但是国内不乏依旧跑在 java8 上的应用；而 JFR 从 11backport 到的最低版本是 8u272（8u262 只是有 JFR 的代码，但是不可用），这就导致了 8u272 之前的 java 没办法用 JFR；

    JFR 本身也在发展迭代中，如 jdk.ObjectAllocationInNewTLAB。

    jdk.ObjectAllocationOutsideTLAB 在 java16 之前的实现产生的 overhead 过高导致根本不适合在生产环境常态化采集；

    2. Async Profiler

    组合使用 Perf_events 和 AsyncGetCallTrace 解决 JVM SafePoint Bias 问题，解决了 overhead 高问题。主流的 java IDE IntelliJ IDEA 和 alibaba 的 Arthas 提供的 profiling 能力通过 Async-profiler 实现的。因此 Arms 的方案里面也借助了这个工具。

    Arms Continuous JVM Profiler

    为了更好的为用户提供价值，Arms 联合 Alibaba Dragonwell 团队，基于业界主流设计，进行了深度优化，设计出了全新的采集、分析技术方案。其中采集方案兼顾性能和财务成本，优先使用更成熟和完善的 JFR，但在JFR是商业化特性的 OracleJDK 或 Async-Profiler 性能更优的情况下，采用 Async-Profiler 作为替代方案，并且是全自动的，用户无需关注配置细节。

    Support list

    • OpenJDK

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    说明：

    • jdk8u272 以下的版本选择 Async-Profilier 和核心原因是没有 JFR 可用；

    • jdk8u272 之后直到 jdk16 之前，JFR 实现的 alloc 相关事件的开销比较大，因此选择 Async-Profilier；

    • 其他情况，能用 JFR 都用 JFR

    • Oracle JDK

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    说明：

    • OracleJDK8 上 JFR 是商业特性，因此选择 Async-Profilier
    • OracleJDK11 之后的版本的 JFR 是开源特性，alloc 选择 Async-Profilier 的原因一样是因为 JFR 实现的 alloc 相关事件的开销比较大，因此选择 Async-Profilier
    • 其他情况，能用 JFR 都用 JFR。

    性能分析类型

    目前 Arms 产品化部分包含 2 类 3 个性能分析类型，解决 java 开发者最常见的 CPU 和内存方面的问题：

    • CPU Time：全称 On-CPU Profiling In Java Code，统计 java 代码占用 CPU 时间；
    • Allocations：统计 TLAB 分配次数
    • Allocated Memory：统计 TLAB 分配内存总量，单位 bytes；

    产品的 roadmap 中后续会考虑搞 lock，file，socket 等等性能分析的能力，这中间的主要核心考量是每一种实现对应的 overhead 评估和实现约束情况。

    OverHead

    前文说过评价一款 Profiling Tools 是否适合上生产主要是看额外开销是否足够小，Arms 提供的能力整体依赖于 Async-profiler 以及 JFR，这两个工具的开销是关键：

    • Async-profiler：官方未给出数据性结论，只是说开销很低；

    • JFR：按照缺省配置，整体性能下降低于 2%。 [ 10]

    因此 Async-profiler 和 Oracle 官方并没有更细节的数据，因此我们实际在进行一些测试，供参考：

    • 压力测试模型

    压力测试模型如下图示：

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    测试代码包含数据库查询、JSON 序列化、日志文件顺序写、网络收发等。

    • 压力测试客户端

    使用 wrk 做并发测试，命令如下：

    wrk -t2 -d 10 -c 10http://172.22.230.30:8088/queryRandom

    客户端的压力的总体目标是把服务端的 CPU 压力控制在 50%左右。压力测试结果这里评估对应用的影响主要通过 QPS（吞吐）和 RT（时延）作为标准（系统 CPU 压力控制在 50%左右）：

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    JFR Alloc 依赖的两个 JFR Event 有非常严重的性能问题：1. jdk.ObjectAllocationInNewTLAB2. jdk.ObjectAllocationOutsideTLAB因此本测试不包含 JFR Alloc；JFR 的这个问题直到 JAVA15 以后才得到解决。

    我们还做了一组极限压测，将 CPU 全部打满，这种情况的出的结论为 QPS 和 RT 的开销低于 10%。这种极端情况也是存在，数据供参考。

    最佳实践路径

    • CPU 高排查路径

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    1. JVM 程序 CPU 高的传统方式

    我们聚焦 User time 高的情况，java 开发者的排查流程：

    1.定位 CPU 高的 java 进程的 pid，top；

    2.定位具体线程 id，top -p ${pid} -H；

    3.计算线程 ID 的 16 进制值，printf "%x\n" ${线程 ID} ；

    4.根据 stack trace，定位具体瓶颈点，jstack ${pid}| grep ${线程 ID} -A 10；

    5.查看 stack trace，识别代码，解决问题。

    2. 利用 Arms Continuous Java Profile 解决 JVM user 高的问题

    1. 确定是 JVM 业务进程导致 user CPU 升高；

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    1. 找到 CPU 变高时间点，打开火焰图和人点方法统计，识别代码消耗，解决问题。

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    直接定位到方法，并且把每个方法的耗时统计出来，如上图左边所示的热点方法。过滤掉线程等相关条件（当 CPU 瓶颈是因为用户代码导致的，开发者是不需要特别关心线程的，直接将所有线程中的 stack trace 全部进行统计汇总，然后按照每个方法的 Response time 进行汇总）。

    • 频繁 GC

    第一步，开启压力程序，同时设定 heap 大小为 128M（-Xms128m-Xmx128m）

    第二步，压力程序的 gc 日志部分如下图，非常频繁的进行 gc 操作；

    85.013: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 29518K->3328K(36352K)] 47116K->21252K(123904K), 0.0065644 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs]
89.993: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 31736K->3328K(35840K)] 49660K->21260K(123392K), 0.0061679 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs]
94.062: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 31608K->3232K(36864K)] 49540K->21196K(124416K), 0.0070968 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs]
99.090: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32934K->1344K(36864K)] 50898K->19332K(124416K), 0.0051987 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
103.114: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 29079K->2368K(37376K)] 47067K->20432K(124928K), 0.0056821 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
108.134: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32528K->1344K(36864K)] 50592K->19464K(124416K), 0.0067361 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs]
113.086: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 31748K->3264K(37376K)] 49869K->21503K(124928K), 0.0059270 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs]
117.178: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 31709K->3328K(37376K)] 49948K->21591K(124928K), 0.0049904 secs] [Times: user=0.02 sys=0.01, real=0.01 secs]
121.192: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32615K->3607K(37376K)] 50878K->21878K(124928K), 0.0076185 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
126.217: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33278K->1312K(37376K)] 51549K->19615K(124928K), 0.0045188 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
131.159: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32080K->3488K(37376K)] 50383K->21799K(124928K), 0.0046074 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
135.256: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33274K->3488K(37376K)] 51585K->21807K(124928K), 0.0044789 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
140.276: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33871K->1472K(37888K)] 52190K->19799K(125440K), 0.0043370 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
145.296: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32925K->1472K(37888K)] 51252K->19799K(125440K), 0.0044817 secs] [Times: user=0.01 sys=0.01, real=0.00 secs]
150.321: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32944K->1440K(37888K)] 51271K->19767K(125440K), 0.0041987 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
155.345: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32896K->1472K(37888K)] 51223K->19799K(125440K), 0.0045417 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
160.374: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33168K->1568K(37888K)] 51495K->19903K(125440K), 0.0051167 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
165.261: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33469K->3616K(37888K)] 51804K->21959K(125440K), 0.0048307 secs] [Times: user=0.01 sys=0.01, real=0.01 secs]
170.286: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 35284K->3552K(37888K)] 53627K->21895K(125440K), 0.0143238 secs] [Times: user=0.03 sys=0.01, real=0.01 secs]
175.316: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 35008K->3584K(37888K)] 53351K->21927K(125440K), 0.0060600 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
180.338: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 35061K->3584K(37888K)] 53404K->21935K(125440K), 0.0044581 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
185.359: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 35044K->3584K(35840K)] 53395K->21935K(123392K), 0.0054453 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
190.384: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 35314K->3584K(37376K)] 53665K->21943K(124928K), 0.0050957 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
194.502: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33085K->3584K(37376K)] 51444K->22007K(124928K), 0.0045832 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
199.526: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33952K->1600K(37888K)] 52375K->20039K(125440K), 0.0051886 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]

    第三步，利用 Allocated  Memory 定位 collect-heap 内存是的主要申请是哪些方法：

    26.png

    第四步，优化代码。

    Roadmap

    1. 诊断类型增强；（file io，socket io，lock 等等）

    2. 聚合能力增强；（merge 和 diff）

    3. 查询能力增强；（预处理能力，支持长时间聚合）

    4. 火焰图交互增强（StackFrame 表达更多含义，当前仅仅包含一个简单字符串）；

    5. RPC tracing 和 profiling 联动；

    6. 多语言（其他高级语言适配）；

    参考链接

    [1] Google 论文：

    https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/36575.pdf

    [2] golang内置pprof：

    https://go.dev/blog/pprof

    [3] java11内置JFR：

    https://docs.oracle.com/en/java/java-components/jdk-mission-control/8/user-guide/using-jdk-flight-recorde******** ********r.html#GUID-D38849B6-61C7-4ED6-A395-EA4BC32A9FD6

    [4] **Async-profiler：

    https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler

    [5] jetbrains IntelliJ IDEA ：

    https://www.jetbrains.com/help/idea/async-profiler.html

    *[6] Honest profiler*：

    https://github.com/jvm-profiling-tools/honest-profiler/

    [7] Uber JVM Profiler

    https://github.com/uber-common/jvm-profiler

    [8] Fight Recorder

    https://docs.oracle.com/en/java/java-components/jdk-mission-control/8/user-guide/using-jdk-flight-recorder.html#GUID-D38849B6-61C7-4ED6-A395-EA4BC32A9FD6

    [9] JEP 349: JFR Event Streaming

    https://openjdk.org/jeps/349

    [10] JFR Overhead

    https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/troubleshoot/performissues001.html
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/16836933.html
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