生产系统出的问题中,请求响应慢是很常见的问题,如何快速定位慢的源头非常重要,通过对之前遇到的问题总结,发现一般都是依赖服务慢或者出现线程阻塞导致,对于这两种问题简单有效的定位方法如下:
1、打印超过阀值的依赖服务访问时长到日志,通过日志定位
2、使用java的jstack命令查看java线程是否阻塞
其中简单介绍一下如何利用日志定位问题:
对每个项目依赖的服务,比如:http,redis,hbase,mysql,memcached,kafka添加访问时长的日志,对超过设置阀值的信息输出到同一个单独的日志文件中,当出现服务慢等问题时,打开该文件就可以很快定位慢的是哪个服务,具体做法是在common项目中提供对相关服务的封装,应用通过封装类进行服务交互。
日志文件内容举例如下:
10:40:00.661 [http-bio-28000-exec-8] url http://217.0.0.1:8080/demo?p=1 response time > 300 ms , 362 ms
11:19:29.070 [http-bio-28000-exec-1] hbase table cloud_usr_book_3 getRowResultsByRowkeyRangeAndColumnNames nayoaixij_ nayoaixij_| columnNames count:1 2147483647 response time > 100 ms , 125 ms
11:45:02.924 [Thread-56] redis 192.168.7.122 6429 0 lpop nc_pre_ajbal response time > 20 ms , 21 ms
该日志中只包含慢的请求,通过该日志一眼就能看出是具体哪个http服务或者redis或者hbase等慢,当然也有可能不是某个服务慢而是系统内部问题,比如有一次由于日志打印过多导致出现了logback的阻塞,这时通过jstack就可以定位到具体问题,关于打印日志有3点需要注意:
1、线上日志级别调整为info,线上查错的日志以info的级别输出
2、输出到线上日志文件的内容需精细化控制,比如:在调用外部系统的bookDetail服务会返回图书的详细信息,该信息一共80多个字段,平均4K,不能全部输出,只输出业务用于查错的部分字段
3、如果有多个文件的appender,如果不需要输出到root的appender,则应该设置logger配置项的additivity属性为false,避免同一份日志写两个日志文件,比如:
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