目录
- 引言
- 优先复用
- 创建 g
- allgs 在什么地方会用到
引言
某团圆节日公司服务到达历史峰值 10w+ QPS,而之前没有预料到营销系统又在峰值期间搞事情,雪上加霜,流量增长到 11w+ QPS,本编程组服务差点被打挂(汗
所幸命大虽然 CPU idle 一度跌至 30 以下,最终还是幸存下来,没有背上过节大锅。与我们的服务代码写的好不无关系(拍飞
事后回顾现场,发现服务恢复之后整体的 CPU idle 和正常情况下比多消耗了几个百分点,感觉十分惊诧。恰好又祸不单行,工作日午后碰到下游系统抖动,虽然短时间恢复,我们的系统相比恢复前还是多消耗了两个百分点。如下图:
确实不太符合直觉,cpu 的使用率上会发现 GC 的各个函数都比平常用的 cpu 多了那么一点点,那我们只能看看 inuse 是不是有什么变化了,一看倒是吓了一跳:
这个 mstart -> systemstack -> newproc -> malg
显然是 go func 的时候的函数调用链,按道理来说,创建 goroutine 结构体时,如果可用的 g 和 sudog 结构体能够复用,会优先进行复用:
优先复用
func gfput(_p_ *p, gp *g) { if readgstatus(gp) != _Gdead { throw("gfput: bad status (pythonnot Gdead)") } stksize := gp.stack.hi - gp.stack.lo if stksize != _FixedStack { // non-standard stack size - free it. stackfree(gp.stack) gp.stack.lo = 0 gp.stack.hi = 0 gp.stackguard0 = 0 } _p_.gFree.push(gp) _p_.gFree.n++ if _p_.gFree.n >= 64 { lock(&sched.gFree.lock) for _p_.gFree.n >= 32 { _p_.gFree.n-- gp = _p_.gFree.pop() if 编程gp.stack.lo == 0 { sched.gFree.noStack.push(gp) } else { sched.gFree.stack.push(gp) } sched.gFree.n++ } unlock(&sched.gFree.lock) } } func gfget(_p_ *p) *g { retry: if _p_.gFree.empty() && (!sched.gFree.stack.empty() || !sched.gFree.noStack.empty()) { lock(&sched.gFree.lock) for _p_.gFree.n < 32 { // Prefer Gs with stacks. gp := sched.gFree.stack.pop() if gp == nil { gp = sched.gFree.noStack.pop() if gp == nil { break } } sched.gFree.n-- _p_.gFree.push(gp) _p_.gFree.n++ } unlock(&sched.gFree.lock) goto retry } gp := _p_.gFree.pop() if gp == nil { return nil } _p_.gFree.n-- if gp.stack.lo == 0 { systemstack(func() { gp.stack = stackalloc(_FixedStack) }) gp.stackguard0 = gp.stack.lo + _StackGuard } else { // .... } return gp }
创建 g
怎么会出来这么多 malg 呢?再来看看创建 g 的代码:
func newproc1(fn *funcval, argp *uint8, narg int32, callergp *g, callerpc uintptr) { _g_ := getg() // .... 省略无关代码 _p_ := _g_.m.p.ptr() newg :www.devze.com= gfget(_p_) if newg == nil { newg = malg(_StackMin) casgstatus(newg, _Gidle, _Gdead) allgadd(newg) // 重点在这里 } }
一旦在 当前 p 的 gFree 和全局的 gFree 找不到可用的 g,就会创建一个新的 g 结构体,该 g 结构体会被 append 到全局的 allgs 数组中:
var ( allgs []*g allglock mutex )
allgs 在什么地方会用到
GC 的时候
func gcResetMarkState() { lock(&allglock) for _, gp := range allgs { gp.gcscandone = false // set to true in gcphasework gp.gcscanvalid = false // stack has not been scanned gp.gcAssistBytes = 0 } }
检查死锁的时候:
func checkdead() { // .... grunning := 0 lock(&allglock) for i := 0; i < len(allgs); i++ { gp := allgs[i] if isSystemGoroutine(gp, false) { continue } } }
检查死锁这个操作在每次 sysmon、创建 templateThread、线程进 idle 队列的时候都会调用,调用频率也不能说特别低。
翻阅了所有 allgs 的引用代码,发现该数组创建之后,并不会收缩。
我们可以根据上面看到的所有代码,来还原这种抖动情况下整个系统的情况了:
- 下游系统超时,很多 g 都被阻塞了,挂在 gopark 上,相当于提高了系统的并发
- 因为 gFree 没法复用,导致创建了比平时更多的 goroutine(具体有多少,就看你超时设置了多少
- 抖动时创建的 goroutine 会进入全局 allgs 数组,该数组不会进行收缩,且每次 gc、sysmon、死锁检查期间都会进行全局扫描
- 上述全局扫描导致我们的系统在下游系统抖动恢复之后,依然要去扫描这些抖动时创建的 g 对象,使 cpu 占用升高,idle 降低。
- 只能重启
看起来并没有什么解决办法,如果想要复现这个问题的读者,可以试一下下面这个程序:
package main import ( "log" "net/http" _ "net/http/pprof" "time" ) func sayhello(wr http.ResponseWriter, r *http.Request) {} func main() { for i := 0; i < 1000000; i++ { go func() { time.Sleep(time.Second * 10) }() } http.HandleFunc("/", sayhello) 开发者_Python入门err := http.ListenAndServe(":9090", nil) if err != nil { log.Fatal("ListenAndServe:", err) } }
启动后等待 10s,待所有 goroutine 都散过后,pprof 的 inuse 的 malg 依然有百万之巨。
循环查看单个进程的 cpu 消耗javascript:
import psutil import time p = psutil.Process(1) # 改成你自己的 pid 就行了 while 1: v = str(p.cpu_percent()) if "0.0" != v: print(v, time.time()) time.sleep(1)
以上就是Go 模块在下游服务抖动恢复后CPU占用无法恢复原因的详细内容,更多关于Go CPU占用无法恢复原因的资料请关注我们其它相关文章!
精彩评论