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一次线上业务跨IDC高延迟问题解决的案例分享

最近在梳理某项目上各服务接口的性能情况,遇到两个问题。以下是定位和解决问题的一个思路,分享给大家。
业务之前并没有详细的性能日志记录,仅在电信机房(T机房)进行了性能测试,结果是各接口满足预期,服务上线。
在进一步对接口进行性能分析时,对各业务接口的关键路径添加了日志统计,通过日志进行分析,将接口的延迟进行统计,接入Grafana,观察数据后,发现两类问题。

  1. 连接MongoDB的服务,网通机房(C机房)延迟比电信机房(T机房)要高。
  2. 连接Mysql的服务,网通机房(C机房)延迟比电信机房(T机房)高。

    NOTE: 这些服务接口,都是只读,没有写操作。

    对两类问题分别进行排查:

MongoDB

简单的排查后发现,MongoDB实例有过一次迁移,并且迁移后只保留了电信机房(T机房)的实例,网通机房(C机房)没有从库,所以网通机房(C机房)延迟比电信机房(T机房)高。对网通机房(C机房)部署了从库实例后,却意外发现电信机房(T机房)的延迟比网通机房(C机房)高了。再次排查后发现,代码中配置的MongoDB的读策略是secondary(从库优先),所以网通机房(C机房)有从库后,电信机房(T机房)也去网通机房(C机房)读取,导致了电信机房(T机房)的延迟变高。更改读策略为nearest(就近优先),有所好转,但并没有预想的效果那么好。仔细看下官方文档

The driver reads from a random member of the set that has a ping time that is less than 15ms slower than the member with the lowest ping time. Reads in the MongoClient::RP_NEAREST mode do not consider the member’s type and may read from both primaries and secondaries.

就会发现,nearest是在客户端维护一个到各个实例延迟小于15ms的集合,而我们电信机房(T机房)到网通机房(C机房)是光纤直连,延迟在12ms左右,所以,每次客户端可能会连接到电信机房(T机房),也可能到网通机房(C机房)。
这点在以后的应用中,大家可以注意下。

Mysql

在所有的服务中,只有一个服务接口是读mysql实现的,而这个接口的表现更是奇怪,网通机房(C机房)的延迟比电信机房(T机房)多100 ms+。

开始时猜测有可能业务内做了某些写主库的操作,比如写mysql,或写redis之类的,跨机房写导致的延迟高。
实际分析后发现,业务内并没有写操作,多出的时间就是读mysql的时间。
mysql是有网通机房(C机房)的从库的,为什么读取从库的数据,延迟还会这么高呢。在我们服务端ping 网通机房(C机房)的mysql ip,发现延迟正常,只有零点几毫秒,不存在网络问题。
下一步就是通过抓包,分析下我们服务端跟mysql间到底有哪些交互,到底是哪个环节慢了。

根据抓包结果发现,正常的select查表请求很快能得到响应,但当从我们服务端发送一个 “Describe tableName”的请求到mysql 服务端时,服务端等待了较长时间(30ms+)才返回结果,而且一次接口服务请求中,有多次Describe的请求,这样,导致网通机房(C机房)最终延迟很高。
问题定位后,开始尝试解决。
解决问题前需要先理清思路:

  1. Describe TableName 这个命令是干什么用的,业务里并没有显式调用。这个请求能不能去掉。
  2. 如果不能去掉,那它的延迟为什么这么高,能不能优化?

第一个问题比较简单,Describe 命令是现在ORM中比较通用的做法,通过获取数据库的表结构,来动态的创建Model。如果不调用Describe命令,当然也可以做到,那样就需要自己业务端对每个model进行声明,这样开发成本会大大增加,这个方式不可取。所以需要保留Describe命令。

第二个问题,延迟为什么高,这个命令是很简单的一个命令,没有任何复杂的操作,而且主库上都没有这个问题。结合DBA同学在Mysql上使用了Atlas中间件,可以大胆猜想下,应该是这个中间件搞的鬼,把select请求分配到从库执行,但是把Describe分配到了主库执行,有可能是因为Atlas中间件只考虑了一些读的SQL,把这类请求分配到从库,而其它各种请求,可能由于过于复杂,就默认分配到主库去执行。当然这只是猜测,没有查看过Atlas的源码,所以不能妄下结论。结合已经整理到的线索,跟DBA同学进行了确认,确定 Describe命令确实被Atlas中间件发送到主库去执行了,至于这么做的原因,是为了避免主从结构不一致时,从库拿到的表结构错误。这种情况下,我们也不能评价说中间件做的到底合理不合理,所以我们需要从自己的角度再思考下能不能优化。如果说希望避免每次请求都执行Describe命令,除了说刚才提到的自己声明,另外一个方式就是cache了,因为表结构变化的频次太低了,我们完全可以设置一个较长时间的cache,来避免频繁的这种请求。业务使用的是Phalcon框架,这个框架中已经提供了这种meta-Data cache的方案,Yii中也有类似的实现: schemaCaching
当启用这种cache后,效果就很明显,可以看到:
网通机房(C机房)延迟从原来的120ms降到7ms, 电信机房(T机房)延迟从原来的10ms降低到5ms.

后续需要考虑的就是,如果表结构发生变化,如何在不影响业务的情况下进行更新。这个也可以有多种实现的方案,大家可以自己想下。

总结

解决问题的思路就在于,遵循最小化原则,先对可能产生这种问题原因进行大胆猜测,然后快速验证,逐步缩小范围,将问题定位到一个最小可复现的范围内,再深入分析具体原因。当然这一切都要有数据说话,如果平时开发中,能提供足够丰富的日志数据,就可以很快的定位问题,甚至提前发现问题。

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