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一次Dubbo超时与CPU高负载问题的排查记录

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简介：
本文详细记录了一次针对Dubbo框架中出现的服务超时及服务器CPU高负载问题的诊断和解决过程。通过系统分析定位到具体原因，并采取措施优化了服务性能，保证系统的稳定运行。适合开发人员参考学习。 最近经常有同事反馈我们灰度环境中的老交易系统（简称trade）存在Dubbo消费者调用其他服务超时的问题。由于该项目维护人员众多且灰度环境发布频繁，该问题一直没有得到解决。五一假期前再次收到类似反馈后，在空闲时间里决定分析导致超时的原因。 在排查过程中发现大量Dubbo服务调用出现异常情况，并记录了相关日志和数据以便进一步诊断问题根源。

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  • 一次Dubbo超时与CPU高负载问题的排查记录
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    本文详细记录了一次针对Dubbo框架中出现的服务超时及服务器CPU高负载问题的诊断和解决过程。通过系统分析定位到具体原因，并采取措施优化了服务性能，保证系统的稳定运行。适合开发人员参考学习。 最近经常有同事反馈我们灰度环境中的老交易系统（简称trade）存在Dubbo消费者调用其他服务超时的问题。由于该项目维护人员众多且灰度环境发布频繁，该问题一直没有得到解决。五一假期前再次收到类似反馈后，在空闲时间里决定分析导致超时的原因。 在排查过程中发现大量Dubbo服务调用出现异常情况，并记录了相关日志和数据以便进一步诊断问题根源。
     
  • MySQL高CPU负载问题排查
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    本篇文章将介绍如何识别和解决MySQL数据库中的高CPU负载问题，提供详细的故障排除步骤和技术指导。 今天下午我发现了一个由MySQL引起的服务器负载高的问题。具体情况如下：在一台新服务器上创建了新的MySQL实例，这台服务器上只有一个运行的进程即为MySQL，但CPU负载却一直很高。通过使用top命令查询得到的结果是： [dba_mysql@dba-mysql ~]$ top top - 17:12:44 up 104 days, 20 min, 2 users, load average: 1.06, 1.02, 1.00 任务总数：218，运行中：1，睡眠状态：217，停止：0，僵尸进程：0
     
  • 关于一次Tomcat进程CPU占用过高问题的排查记录
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    本文详细记录了一次针对Apache Tomcat服务器进程中出现的高CPU占用问题的排查过程和解决方案。通过深入分析，最终定位并解决了导致性能瓶颈的具体原因。 本段落主要记录了一次针对Tomcat进程CPU占用过高的问题排查过程，并通过示例代码详细介绍了整个排查流程。文章内容对学习或工作中遇到类似问题的朋友具有一定的参考价值，希望需要的读者能够从中受益。
     
  • 一次奇异的Full GC问题排查全程记录
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    本文详细记录了一次处理Java应用程序中全量垃圾收集（Full GC）异常情况的过程，通过分析和调试，最终解决了影响系统性能的问题。 本段落主要分享了一次诡异的Full GC查找问题的过程，并通过示例代码详细介绍了整个过程。对学习或工作中遇到类似问题的朋友来说具有一定的参考价值。希望读者能从中获得启发，解决实际工作中的难题。
     
  • Linux排查CPU负载过高的异常.docx
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    本文档详细介绍了在Linux系统中遇到CPU负载过高问题时的排查步骤与解决方法，帮助技术员快速定位并处理性能瓶颈。 在Linux系统中排查CPU负载过高的异常情况时，首先需要找到最耗CPU的进程。接着确定该进程中消耗最多资源的具体线程，并将该线程的PID转换为16进制表示形式。
     
  • 线上高CPU占用问题排查
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    本课程详细讲解如何在线上环境中识别和解决由高CPU占用引起的问题，涵盖监控、诊断及优化策略。 最近在处理线上问题时遇到了一些挑战。表象是服务停止运行了，并且CPU占用率非常高，一直维持在90%以上。有人可能会建议重启服务器来解决问题，这样做确实可以快速恢复服务，但并不能解决根本原因。 为了更深入地了解问题所在，我们可以使用“线上排查三板斧”方法进行调查： 1. 使用`top`命令找出应用的进程ID（PID）。 2. 通过`top -Hp PID`命令找到线程的进程ID（TID）。 3. 利用`printf %x\n TID`将线程PID转换为十六进制格式，然后使用`jstack | grep TID_HEX`来查看具体的线程信息。
     
  • 处理Oracle CPU高负载（100%）的数据库问题
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    本课程聚焦于解决Oracle数据库在CPU高负载情况下出现的问题，特别是当CPU使用率达到100%时的情境。通过深入分析和优化策略讲解，帮助学员掌握如何诊断、定位及缓解相关性能瓶颈，提升系统稳定性和响应速度。适合数据库管理员和技术专家学习。 本段落介绍了如何解决Oracle数据库CPU使用率过高（100%）的问题。首先通过使用top命令查看CPU状态，发现有一个进程正在运行，而其他进程处于休眠、僵尸或停止状态。接着提供了几种解决方案：检查是否存在死锁问题、优化SQL查询语句以及增加硬件资源等。最后建议定期监控数据库性能，以便及时发现问题并进行解决。
     
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    本文详细记录了一次在Python项目中遇到的内存泄漏问题，通过分析和调试最终找到并解决了该问题的过程。 最近在工作中开始使用Python协程相关技术，并且接触了一些相关的模块如aiohttp、aiomysql 和 aioredis，在实际应用过程中遇到了不少问题。其中一次经历让我深刻体会到内存泄漏的困扰，这通常是我们在编写 Python 程序时较少关注的问题（当然可能是因为我个人的技术水平还有待提升）。在 C 语言和 C++ 中，开发人员会更注重这类问题，但一旦我们的Python程序出现内存泄露，则同样会造成严重的影响。最近，在一个项目中遇到了类似的情况，并且幸运的是最终发现并不是我的代码导致了这个问题，而是某个外部库存在内存泄漏的问题。 为了帮助遇到相同困境的人们更好地理解和解决问题，我将通过一段简单的示例代码来模拟出这一问题的场景，并详细描述解决过程和方法。希望通过分享这些经验能够给其他人带来一定的参考价值。
     
  • 一次MongoDB性能问题的记录（从MySQL迁移至MongoDB）
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    本文记录了一次MongoDB性能优化的经历，重点讨论了从MySQL迁移到MongoDB过程中遇到的问题及解决方案。通过实际案例分享迁移和调优的经验教训。 MongoDB的性能问题通常涉及多个方面，包括硬件配置、数据导入方法、系统设置以及数据库内部操作。本段落将探讨从MySQL迁移到MongoDB过程中遇到的一些常见问题及解决方案。 当MongoDB在NUMA（非统一内存访问）架构上运行时，如果没有正确配置可能会引发性能问题。由于NUMA服务器具有多个处理器节点且每个节点拥有独立的内存资源，本地内存访问比远程内存更快。根据MongoDB的警告提示，应使用`numactl --interleave=all`命令来避免此类问题，这将使所有内存访问均匀分布在各节点上以提高效率。 在数据导入过程中速度下降以及PHP脚本中出现“cursor timed out”异常可能与查询效率、网络延迟或资源限制有关。MongoDB的mongoimport工具能够快速导入特定格式的数据，而自定义的PHP脚本可能会引入额外性能开销。增加`MongoCursor::$timeout`值并不能解决根本问题，因为这可能只是掩盖了其他潜在瓶颈，例如连接池管理、查询优化或者资源竞争。 此外，“recvfrom”操作阻塞可能是由于网络通信或资源限制引起的问题。“recvfrom”在IO操作繁忙时可能会被阻塞。数据文件预分配也可能影响性能，尤其是在MongoDB扩展数据文件过程中出现的阻塞行为。尽管使用预分片策略可以加速数据加载和导入过程（通常用于分片集群），但在单个实例中手动预分配数据文件可能不会有明显效果。对于像ext3这样的较慢创建大文件的文件系统来说，预先创建数据文件可能会减少延迟问题，在支持快速创建大文件的现代文件系统如ext4或xfs上这个问题不太显著。 寻求社区支持也是解决性能问题的重要途径之一。MongoDB官方论坛提供了宝贵的资源和专业建议。 从MySQL迁移到MongoDB时遇到的问题可能涉及硬件配置、导入策略选择、操作系统特性以及数据库内部行为的理解。正确地为NUMA环境配置MongoDB，优化数据导入过程，并监控系统资源是提升其性能的关键步骤。定期检查日志并及时调整参数设置同样重要，此外充分利用社区提供的支持将有助于快速诊断和解决问题。