A-Ops全栈细粒度性能热点火焰图进行性能诊断的案例介绍

本文主要分享基于A-Ops全栈细粒度性能热点火焰图进行性能诊断的2个实际案例,介绍如何使用火焰图快速定位系统或者应用的性能问题,加深对A-Ops火焰图特性的理解。

案例1 云原生场景下Java类应用性能问题诊断

  1. 场景及案例介绍

某kafka producer客户端Java应用版本升级后性能出现下降,性能从222W TPS下降到65W TPS,吞吐量从337MB/s下降到95.9MB/s,如下图所示(为了便于比较,在不同POD里同时启动升级前后的两个应用):

可见,kafka 客户端应用的性能出现了明显的下降,但此时kafka服务端较轻载,CPU 0.7%,内存16.8%,说明性能劣化是由于客户端应用的问题导致。kafka服务端资源情况如下:
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  1. 性能问题诊断

通过升级前后的火焰图比较可以看出,升级后的CPU性能主要消耗在字符串format处理函数上。对于Kafka生成端应用,一般存在大量字符串操作,而字符串处理函数format性能较低,与StringBuilder方法相比有几倍甚至几十倍的性能差距,可见字符串format函数是导致性能降低的主要原因。

案例2 CPU抖动类性能故障诊断案例

  1. 场景及案例介绍

在生产环境中经常会遇到一些偶发性的CPU抖动问题,这会对应用的性能造成一定的影响,但由于没有必然的规律,故障发现及问题定位难。

  1. 性能问题诊断

为了模拟上述偶发性的故障,我们通过iperf打流注入2分钟的故障,然后从多个角度分析故障注入前后火焰图的数据,进而对CPU抖动类性能故障进行诊断。

在10:36-10:38通过 iperf3注入2分钟的流量,命令如下:

  iperf3 -c 192.168.122.115 -p 5201 -i 10 -t 120 -P 100 -N -M 100 -b 10000M

流量注入前后,系统应用指标及火焰图如下图所示:

从上图可见,流量注入期间,CPU使用率从平均22%升高到33%,应用性能从232w tps下降到215w tps,火焰图中iperf3进程对CPU的占用为8.96%。

我们可以通过火焰图比较视图进一步分析这个问题,下图左边的火焰图是注入故障前的火焰图,右边为注入故障期间的火焰图,对比可以看到故障注入期间多个iperf3这个进程。

另外,我们还可以通过火焰图diff视图来分析这个问题,参考下图,火焰图红色部分为故障注入期间新增加的进程,进而可以定位到iperf3是造成这次CPU抖动以及应用性能劣化的根因。

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这个能在 边缘端 ARM 上安装么 ?

可以的。

真想用到现在项目上,哈哈