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容器化 RDS:借助火焰图定位Kubernetes性能问题

原创 Docker/K8 作者:沃趣科技 时间:2018-09-28 11:16:08 0 删除 编辑

容器化RDS系列文章:



借助 CSI(Container Storage Interface),加上对 Kubenetes 核心代码的少量修改,可以 out-tree 的方式高效且低耦合的方式扩展 Kubenetes 存储管理子模块。

如《 容器化 RDS:借助 CSI 扩展 Kubernetes 存储能力 》介绍,以 out-tree 方式添加 PVC 扩容(Resize)特性。

从可执行程序到可用编程产品,还需要设计结合业务需求的性能基准测试,并对发现的性能瓶颈进行优化。

经验数据表明,相同功能的编程产品的成本,至少是已经过测试的程序的三倍。     ——人月神话

本文将分享性能基准测试的优化案例:

  • 发现性能瓶颈

  • 确定问题组件

  • 借助 CPU Profile 和 Flame Graph,快速缩小范围,定位到问题 code-path

  • 有针对的优化


| 发现性能瓶颈

测试用例:


批量创建100个读写模式为RWO,容量为1GiB 的 PVC

期望测试结果:

180秒内全部创建成功并无报错

所有的编程人员都是乐观主义者,毕竟在可能出现问题的地方,一定都会遇到问题,在耗时 3600 秒后,95% 的 PVC 处于 Pending 状态,严格的说,在批量创建的场景,该功能不可用。


大量 PVC 处于 Pending 状态


| 定位问题组件

由于涉及组件众多:


  • kube-apiserver

  • kube-controller-manager

  • kubelet

  • external-provisioner

  • external-attacher

  • csi-driver

  • qcfs-csi-plugin


组件之间调用复杂,再加上无处不在的协程(goroutine),如果直接查看日志或是 debug code 定位问题,犹如大海捞针,更不要说定位性能瓶颈。所以,首要工作是先定位到问题组件。

在测试过程中,我们记录了所有组件和系统的资源使用情况,运气不佳,从 CPU 使用情况,内存使用情况,网络 I/O 和磁盘 I/O 来看都没有异常数据。

通过梳理存储管理相关组件的架构图:

架构图


以及业务流程的梳理,kube-controller-manager、external-provisioner 和 csi-driver 嫌疑较大。

通过 kubelet logs 查看日志,可以在 external-provisioner 中发现可疑日志:


I0728 19:19:50.504069    1 request.go:480] Throttling request took 192.714335ms, request: POST:https://10.96.0.1:443/api/v1/namespaces/default/events
I0728 19:19:50.704033    1 request.go:480] Throttling request took 190.667675ms, request: POST:https://10.96.0.1:443/api/v1/namespaces/default/events

external-provisioner 访问 kube-apiserver 触发限流


external-provisioner 有重大嫌疑。


| 定位问题 code-path

我们可以立马进入调试环节:


  1. 阅读 external-provisioner 代码,加入调试日志,理解逻辑

  2. 不断缩小 code-path


步骤 1、2持续迭代,直到最终定位到问题函数,这是非常有效的办法。

或者采用 CPU profile:

  1. 采集堆栈样本

  2. 找到在采样手气内消耗 CPU 时间比率最高的函数,把该函数作为调试的起点


相比上一种,更高效的缩小问题的范围,节省更多的时间。

借助模块“net/http/pprof”,对 external-provisioner 进行 60 秒的 CPU 采样,可以获得如下信息:

生成堆栈使用百分比排序:


函数的调用关系以及采样周期内 CPU 耗时百分比:





针对“net/http/pprof”稍微啰嗦几句:


  • 提供 CPU profile 和 Heap profile;

  • 在采样时获得堆栈(几乎所有)信息, 以此为依据估算整个采样周期内堆栈的CPU占用百分比, 并不是 100% 准确;

  • 采样成本并不低,100赫兹既可以采样够用的堆栈信息,又不会给应用程序带来过大开销;

  • CPU 采样频率默认为 100 赫兹,并硬编码到模块中, 不建议调到 500 赫兹以上。


网上已经有大量的相关文章,这里不赘述。

配合获取的 CPU profile 信息生成火焰图(Flame Graph):



这里针对火焰图再啰嗦下:


  • 借助第三方工具 go-torch 绘制

  • 每个矩形代表一个堆栈,采样时间内,CPU 占用百分比越高 Y 轴越长,X 轴表明了堆栈之间的调用关系

  • 从左到右按照字母表排序

  • 颜色随机选择,无具体含义


网上已经有大量的相关文章,这里不赘述。

可以发现函数 addClaim 和 lockProvisionClaimOperation 的 CPU 占用比率达到 36.23%。


来自于 external-provisioner 调用的第三方模块 kubenetes-incubator/external-storage


所以,只要引用例如了模块 Kubenetes-incubator/external-storage 实现卷创建功能,都可以复现 api throttling。


再针对性的加入调试日志到 code-path 中,理解逻辑,很快可以确定问题:

在创建卷时,external-storage 需要访问 API 资源(譬如 configmap、pvc、pv、event、secrets、storageclass 等),为减少 kube-apiserver 工作负荷,不建议直接访问 kube-apiserver,而应该利用本地缓存(由 informer cache 构建)。但 external-storage 恰好直接访问 kube-apiserver。通过下图可以看到,有18.84%的采样时间在 list event,这是导致 api throttling 的原因。



进一步分析,之所以有大量的 list event 是因为 Leader Election 的 Lock 实现粒度太细导致锁抢占严重。生产环境中,一个组件会启动多个实例,抢占到 Leader Lock 的实例即为 Leader 并对外提供服务,其他实例以 Slave 模式运行,一旦 Leader 出现问题,Slave 发现 Leader Lock 在租期内没有更新即可发起抢占成为新的 Leader 并接管服务。这样不仅提升了组件的可用性也避免了可能带来的 data race 问题。所以可以理解成是一个组件实例一把锁,并且只在 Leader 和 Slave 角色切换时才会重新选主,但 external-storage 原意为了提升并发度,运行多个实例同时为 Leader 提供服务,可以简单理解成一个 PVC 一把锁,100 PVC 就意味着多个实例要最少发生100次的 Lock 抢占。


最终定位到问题原因:

Lock 的抢占导致 api throttling,引发 Lock 抢占 timeout,timeout 后抢占重试,进一步恶化 api throttling。

从下图可以进一步得到验证,有 8.7% 的采样时间在进行 Leader Election。


| 解决问题

一旦发现问题的根源,解决它反而是件不难的事情。后面针对该问题做了修复:


  • 采用 sharedinformer cache

  • 修改 Leader Lock 粒度


再次生成运行,可以发现函数 addClaim 和 lockProvisionClaimOperation 的 CPU 占用百分比下降到 13.95%。


external-provisioner 日志中的 throttling 关键字消失


100 PVC 的时间缩短到60秒以内全部创建成功,无任何报错。


| 结语

对于终端用户而言,交互的界面越来越简单,但对于开发者而言,组件越来越多,编译一次的时间越来越久,加上无处不在的并发,导致定位问题的难度越来越大,尤其是性能问题。所以,对体系架构的理解能帮我们快速锁定问题组件,配合 Profile 工具和 Flame Graph 快速定位 code-path,再加上对业务逻辑的理解找到解决方案。


所有的编程人员都是乐观主义者,无论是什么样的程序,结果是勿庸置疑的:"这次它肯定会运行。" 或者 "我刚刚找出了最后一个问题。"              ——人月神话



| 作者简介

熊中哲·沃趣科技联合创始人

曾就职于阿里巴巴和百度,超过10年关系型数据库工作经验,目前致力于将云原生技术引入到关系型数据库服务中。

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