作者：京东零售 王森

一 现象

调用方 A -> JSF -> 提供方 B

大多数情况下，调用方耗时 和 提供方耗时 基本没有差别

个别情况下，调用方耗时 远高于 提供方耗时，大概 5 分钟 20+次

1.调用方 A 耗时如下图

2.提供方 B 耗时如下图

3.调用方监控添加

在调用 JSF 接口前后加的监控，没有其他任何逻辑，包括日志打印

4.提供方监控添加

在代码最外层 JSF 接口加的监控，之外没有任何代码逻辑

5.耗时对比

二 排查思路

1.数据流转环节分析

调用方从请求到接收数据，除了提供方业务耗时，还有其他环节，分别是

1.调用方容器和宿主机

2.调用方->提供方经过的网络环节

3.提供方容器和宿主机的环节

4.提供方->调用方的网络环节

2.初步定位

容器和宿主机之间由于流量过大，处理压力大导致的瓶颈

网络波动

一步一步排除，先看网络

3.找证据

3.1 找监控

找到监控相关的技术同学，回答说没有网络的监控

于是找到了 JDOS 的同学，排查后提供了一种怀疑方向，如下图

容器内存使用率（包含 cache）基本一直保持在 99%以上，建议先确定该指标的影响，并降低该指标

3.1.2 指标含义

指标定义文档解释如下

还是看不太懂指标的含义，懵 B 状态

提工单咨询，给出的解决方案如下

java 应用，无 ngix，还是懵，继续求助

最后得出结论：

这个之前在营销中心那边有遇到 C++ 使用 page cache 还有使用 zgc 的 需要参考一下 cache 这个指标，其他的场景 目前看 系统会在物理内存不够用的时候 释放 cache；

这个是指有的 c++应用底层接口直接使用了 pagecache，java 可以忽略

更详细解释：

内存那部分是这样的，每个容器的 Memory Cgroup 在统计每个控制组的内存使用时包含了两部分，RSS 和 Page Cache。

RSS 是每个进程实际占用的物理内存，它包括了进程的代码段内存，进程运行时需要的堆和栈的内存，这部分内存是进程运行所必须的。

Page Cache 是进程在运行中读写磁盘文件后，作为 Cache 而继续保留在内存中的，它的目的是为了提高磁盘文件的读写性能。（Java 程序只要操作磁盘读写也会用到 page cache）

有时会看到这样一种情况：容器里的应用有很多文件读写，你会发现整个容器的内存使用量已经很接近 Memory Cgroup 的上限值了，但是在容器中我们接着再申请内存，还是可以申请出来，并且没有发生 OOM。那是因为容器中有部分是 PageCache,当容器需要更多内存时，释放了 PageCache,所以总大小并没有变化。

结论：对于 java 系统来说，容器内存使用率（包含 cache）没有影响（cache 会自动释放）

3.1.3 降低容器内存使用率（包含 cache）

虽说没有影响，还是想办法降低试试效果（非常相信大佬）

看了其他几个 java 集群

看到最后一个图，小小分析了下，发现三个小时会降低一波，正好和日志清除的时间间隔一致。

对提供方 B 清除日志后发现果然降低，如下

但是毛刺依然存在！！

3.2 容器处理性能瓶颈

扩容前，CPU 和内存也处于正常水平

扩容后（汇天 4 台 -> 汇天 8 台），CPU 和内存没啥太多变化

调用方耗时如下，基本没啥变化，头大

3.3 耗时分析

运维的同事帮忙分析了一波，给出年轻代 GC 耗时较高可能会影响耗时；如下

找了两个毛刺的数据，找到对应提供方的机器，查看那一分钟内有 yanggc 耗时（分钟的粒度），计算下来，调用方耗时比较接近 提供方耗时+提供方 yanggc 耗时，但是没有直接采取措施，主要一下原因

1.yanggc 粒度比较粗，分钟级

2.一直认为 FullGC 会导致 STW，增加耗时，yangGc 不会有太大影响

3.只有一两次的数据分析，数据也没有那么准确

4.备战期间，线上机器封板，动起来比较麻烦，想找下其他原因，双管齐下

3.4 网络对抓 + PFinder

1.调用方多台机器，提供方也是多台机器，网络抓包要想抓全得 N*M，比较费劲

2.PFinder 也是随机抓包

3.毛刺也是随机产生的

想保证，抓到毛刺请求，且，PFinder 有数据，采取如下对策

1.选择调用方的一台机器 X 提供方的一台机器，进行抓包

2.监控调用方的这台机器的 UMP 监控

3.调用方的 UMP 监控有毛刺时，查看是否有 PFinder 监控数据，如果没有则继续抓，有则停止

最后抓到了想要的数据

网络运维的同事帮忙对抓网络包，左边是调用方，右边是提供方，如下

调用方的 PFinder 的数据如下

提供方代码开始 PFinder 的数据如下

数据分析后结论如下：

调用方 22:24:50.775730 发出 22:24:50.988867 收到 耗时 213ms

提供方 22:24:50.775723 收到数据包，等到 22:24:50.983 才处理，22:24:50.988776 处理结束回包

提供方等待 208ms 左右，实际处理 4.55ms，加起来 213 左右，和调用方耗时对应上了

网络抓包是从容器到容器的抓包

阻塞原因猜测:

1.容器瓶颈，处理不过来 - CPU、内存正常，且当天下午扩容一倍，没有明显好转

2.yanggc 照成延迟 - 和运维同学张宪波大佬分析的不谋而合，且是有数据支撑的

4.处理

1.目的：降低 yanggc 耗时（没有 FullGC）

2.当前：

3.方式：

1.增大堆内存（年轻代）

2.扩容（已经扩了一次，没有明显变化）

3.mq 消费流量切到其他分组（一般先反序列化，根据参数过滤），减少新对象创建

4.结果：

调用方耗时如下

提供方耗时如下

提供方 yanggc

调整前后调用方耗时

最终提供方和调用方耗时不一致的问题得到解决