zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 17 | 网络优化(下):大数据下网络该如何监控?

    通过上一期的学习,我们对如何打造一个高质量的网络已经有了一个整体的认识。但是这就足够了吗?回想一下,一个网络请求从手机到后台服务器,会涉及基站、光纤、路由器这些硬件设施,也会跟运营商和服务器机房有关。

    不论是基站故障、光纤被挖断、运营商挟持,还是我们的机房、CDN 服务商出现故障,都有可能会引起用户网络出现问题。你有没有感觉线上经常突发各种千奇百怪的网络问题,很多公司的运维人员每天过得胆战心惊、疲于奔命。

    “善良”的故障过了一段时间之后莫名其妙就好了,“顽固”的故障难以定位也难以解决。这些故障究竟是如何产生的?为什么突然就恢复了?它们影响了多少用户、哪些用户?想要解决这些问题离不开高质量的网络,而高质量的网络又离不开强大的监控。今天我们就一起来看看网络该如何监控吧。

    移动端监控

    对于移动端来说,我们可能会有各种各样的网络请求。即使使用了 OkHttp 网络库,也可能会有一些开发人员或者第三方组件使用了系统的网络库。那应该如何统一的监控客户端的所有的网络请求呢?

    1. 如何监控网络

    第一种方法:插桩。

    为了兼容性考虑,我首先想到的还是插桩。360 开源的性能监控工具ArgusAPM就是利用 Aspect 切换插桩,实现监控系统和 OkHttp 网络库的请求。

    系统网络库的插桩实现可以参考TraceNetTrafficMonitor,主要利用Aspect的切面功能,关于 OkHttp 的拦截可以参考OkHttp3Aspect,它会更加简单一些,因为 OkHttp 本身就有代理机制。

    @Pointcut("call(public okhttp3.OkHttpClient build())")
    public void build() {
    }
    
    @Around("build()")
    public Object aroundBuild(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        Object target = joinPoint.getTarget();
        if (target instanceof OkHttpClient.Builder &&    Client.isTaskRunning(ApmTask.TASK_NET)) {
            OkHttpClient.Builder builder = (OkHttpClient.Builder) target;
            builder.addInterceptor(new NetWorkInterceptor());
        }
        return joinPoint.proceed();
    }
    

    插桩的方法看起来很好,但是并不全面。如果使用的不是系统和 OkHttp 网络库,又或者使用了 Native 代码的网络请求,都无法监控到。

    第二种方法:Native Hook。

    跟 I/O 监控一样,这个时候我们想到了强大的 Native Hook。网络相关的我们一般会 Hook 下面几个方法 :

    • 连接相关:connect。
    • 发送数据相关:send 和 sendto。
    • 接收数据相关:recv 和 recvfrom

    Android 在不同版本 Socket 的逻辑会有那么一些差异,以 Android 7.0 为例,Socket 建连的堆栈如下:

    java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
    java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect
    java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress
    java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect
    java.net.SocksSocketImpl.connect
    java.net.Socket.connect
    com.android.okhttp.internal.Platform.connectSocket
    com.android.okhttp.Connection.connectSocket
    com.android.okhttp.Connection.connect
    

    “socketConnect”方法对应的 Native 方法定义在PlainSocketImpl.c,查看makefile可以知道它们会编译在 libopenjdk.so 中。不过在 Android 8.0,整个调用流程又完全改变了。为了兼容性考虑,我们直接 PLT Hook 内存的所有 so,但是需要排除掉 Socket 函数本身所在的 libc.so。

    hook_plt_method_all_lib("libc.so", "connect", (hook_func) &create_hook);
    hook_plt_method_all_lib("libc.so, "send", (hook_func) &send_hook);
    hook_plt_method_all_lib("libc.so", "recvfrom", (hook_func) &recvfrom_hook);
    ...
    

    这种做法不好的地方在于会把系统的 Local Socket 也同时接管了,需要在代码中增加过滤条件。在今天的 Sample 中,我给你提供了一套简单的实现。其实无论是哪一种 Hook,如果熟练掌握之后你会发现它并不困难。我们需要耐心地寻找,梳理清楚整个调用流程。

    第三种方法:统一网络库。

    尽管拿到了所有的网络调用,想想会有哪些使用场景呢?模拟网络数据、统计应用流量,或者是单独代理 WebView 的网络请求。

    network_3_1

    一般来说,我们不会非常关心第三方的网络请求情况,而对于我们应用自身的网络请求,最好的监控方法还是统一网络库。不过我们可以通过插桩和 Hook 这两个方法,监控应用中有哪些地方使用了其他的网络库,而不是默认的统一网络库。

    在上一期内容中,我说过“网络质量监控”应该是客户端网络库中一个非常重要的模块,它也会跟大网络平台的接入服务共同协作。通过统一网络库的方式,的确无法监控到第三方的网络请求。不过我们可以通过其他方式拿到应用的整体流量使用情况,下面我们一起来看看。

    2. 如何监控流量

    应用流量监控的方法非常简单,一般通过 TrafficStats 类。TrafficState 是 Android API 8 加入的接口,用于获取整个手机或者某个 UID 从开机算起的网络流量。至于如何使用,你可以参考 Facebook 一个历史比较久远的开源库network-connection-class

    getMobileRxBytes()        //从开机开始Mobile网络接收的字节总数,不包括Wifi
    getTotalRxBytes()         //从开机开始所有网络接收的字节总数,包括Wifi
    getMobileTxBytes()        //从开机开始Mobile网络发送的字节总数,不包括Wifi
    getTotalTxBytes()         //从开机开始所有网络发送的字节总数,包括Wifi
    

    它的实现原理其实也非常简单,就是利用 Linux 内核的统计接口。具体来说,是下面两个 proc 接口。

    // stats接口提供各个uid在各个网络接口(wlan0, ppp0等)的流量信息
    /proc/net/xt_qtaguid/stats
    // iface_stat_fmt接口提供各个接口的汇总流量信息
    proc/net/xt_qtaguid/iface_stat_fmt
    

    TrafficStats 的工作原理是读取 proc,并将目标 UID 下面所有网络接口的流量相加。但如果我们不使用 TrafficStats 接口,而是自己解析 proc 文件呢?那我们可以得到不同网络接口下的流量,从而计算出 WiFi、2G/3G/4G、VPN、热点共享、WiFi P2P 等不同网络状态下的流量。

    不过非常遗憾的是,Android 7.0 之后系统已经不让我们直接去读取 stats 文件,防止开发者可以拿到其他应用的流量信息,因此只能通过 TrafficStats 拿到自己应用的流量信息。

    除了流量信息,通过 /proc/net 我们还可以拿到大量网络相关的信息,例如网络信号强度、电平强度等。Android 手机跟 iPhone 都有一个网络测试模式,感兴趣的同学可以尝试一下。

    • iPhone:打开拨号界面,输入“*3001#12345#*”,然后按拨号键。
    • Android 手机:打开拨号界面,输入“*#*#4636#*#*”,然后按拨号键(可进入工程测试模式,部分版本可能不支持)。

    network_3_2

    为什么系统可以判断此时的 WiFi“已连接,但无法访问互联网”?回想一下专栏第 15 期我给你留的课后作业:

    iPhone 的无线网络助理、小米和一加的自适应 WLAN 它们在检测 WiFi 不稳定时会自动切换到移动网络。那请你思考一下,它们是如何实现侦测,如何区分是应用后台服务器出问题还是 WiFi 本身有问题呢?

    我看了一下同学们的回复,大部分同学认为需要访问一个公网 IP 的方式。其实对于手机厂商来说根据不需要,它在底层可以拿到的信息有很多。

    • 网卡驱动层信息。如射频参数,可以用来判断 WiFi 的信号强度;网卡数据包队列长度,可以用来判断网络是否拥塞。
    • 协议栈信息。主要是获取数据包发送、接收、时延和丢包等信息。

    如果一个 WiFi 发送过数据包,但是没有收到任何的 ACK 回包,这个时候就可以初步判断当前的 WiFi 是有问题的。这样系统可以知道当前 WiFi 大概率是有问题的,它并不关心是不是因为我们后台服务器出问题导致的。

    大网络平台监控

    前面我讲了一些应用网络请求和流量的监控方法,但是还没真正回答应该如何去打造一套强大的网络监控体系。跟网络优化一样,网络监控不是客户端可以单独完成的,它也是整个大网络平台的一个重要组成部分。

    不过首先我们需要在客观上承认这件事情做起来并不容易,因为网络问题会存在下面这些特点:

    • 实时性。部分网络问题过时不候,可能很快就丢失现场。
    • 复杂性。可能跟国家、地区、运营商、版本、系统、机型、CDN 都有关,不仅维度多,数据量也巨大。
    • 链路长。整个请求链条非常长,客户端故障、网链障络、服务故障都有可能。

    因此所谓的网络监控,并不能保证可以明确找到故障的原因。而我们目标是希望快速发现问题,尽可能拿到更多的辅助信息,协助我们更容易地排查问题。

    下面我分别从客户端与接入层的角度出发,一起来看看哪些信息可以帮助我们更好地发现问题和解决问题。

    1. 客户端监控

    客户端的监控使用统网络库的方式,你可以想想我们需要关心哪些内容:

    • 时延。一般我们比较关心每次请求的 DNS 时间、建连时间、首包时间、总时间等,会有类似 1 秒快开率、2 秒快开率这些指标。
    • 维度。网络类型、国家、省份、城市、运营商、系统、客户端版本、机型、请求域名等,这些维度主要用于分析问题。
    • 错误。DNS 失败、连接失败、超时、返回错误码等,会有 DNS 失败率、连接失败率、网络访问的失败率这些指标。

    通过这些数据,我们也可以汇总出应用的网络访问大图。例如在国内无论我们去到哪里都会问有没有 WiFi,WiFi 的占比会超过 50%。这其实远远比海外高,在印度 WiFi 的占比仅仅只有 15% 左右。

    network_3_3

    同样的我们分版本、分国家、分运营商、分域名等各种各样的维度,来监控我们的时延和错误这些访问指标。

    由于维度太多,每个维度的取值范围也很广,如果是实时计算整个数据量会非常非常大。对于客户端的上报数据,微信可以做到分钟级别的监控报警。不过为了运算简单我们会抛弃 UV,只计算每一分钟部分维度的 PV。

    2. 接入层监控

    客户端监控的数据会比接入层更加丰富,因为有可能会出现部分数据还没到达接入层就已经被打回,例如运营商劫持的情况。

    network_3_4

    但是接入层的数据监控还是非常有必要的,主要的原因是:

    • 实时性。客户端如果使用秒级的实时上报,对用户性能影响会比较大。服务端就不会存在这个问题,它很容易可以做到秒级的监控。
    • 可靠性。如果出现某些网络问题,客户端的数据上报通道可能也会受到影响,客户端的数据不完全可靠。

    那接入层应该关心哪些数据呢?一般来说,我们会比较关心服务的入口和出口流量、服务端的处理时延、错误率等。

    3. 监控报警

    无论是客户端还是接入层的监控,它们都是分层的。

    • 实时监控。秒级或者分钟级别的实时监控的信息会相比少一些,例如只有访问量(PV)、错误率,没有去拆分几百个上千个维度,也没有独立访问用户数(UV),实时监控的目的是最快速度发现问题。
    • 离线监控。小时或者天级别的监控我们可以拓展出全部的维度来做监控,它的目的是在监控的同时,可以更好地圈出问题的范围。

    下面是一个简单根据客户端、国家以及运营商维度分析的示例。当然更多的时候是某一个服务出现问题,这个时候通过分域名或者错误码就可以很容易的找到原因。

    network_3_5

    那在监控的同时如何实现准确的自动化报警呢?这同样也是业界的一个难题,它的难度在于如果规则过于苛刻,可能会出现漏报;如果过于宽松,可能会出现太多的误报。

    业界一般存在两种报警的算法,一套是基于规则,例如失败率与历史数据相比暴涨、流量暴跌等。另一种是基于时间序列算法或者神经网络的智能化报警,使用者不需要录入任何规则,只需有足够长的历史数据,就可以实现自动报警。智能化报警目前准确性也存在一些问题,在智能化基础上面添加少量规则可能会是更好的选择。

    如果我们收到一个线上的网络报警,通过接入层和客户端的监控报表,也会有了一个大致的判断。那怎么样才能确定问题的最终原因?我们是否可以拿到用户完整的网络日志?甚至远程地诊断用户的网络情况?关于“网络日志和远程诊断,如何快速定位网络问题”,我会把它单独成篇放在专栏第二模块里,再来讲讲这个话题。

    总结

    监控、监控又是监控,很多性能优化工作其实都是“三分靠优化,七分靠监控”。

    为什么监控这么重要呢?对于大公司来说,每一个项目参与人员可能成百上千人。并且大公司要的不是今天或者这个版本可以做好一些事情,而是希望保证每天每个版本都能持续保持应用的高质量。另一方面有了完善的分析和监控的平台,我们可以把复杂的事情简单化,把一些看起来“高不可攀”的优化工作,变成人人都可以做。

    最后多谈两句我的感受,我们在工作的时候,希望你可以看得更远,从更高的角度去思考问题。多想想如果我能做好这件事情,怎么保证其他人不会犯错,或者让所有人都可以做得更好。

    ------------------越是喧嚣的世界,越需要宁静的思考------------------ 合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土;千里之行,始于足下。 积土成山,风雨兴焉;积水成渊,蛟龙生焉;积善成德,而神明自得,圣心备焉。故不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。骐骥一跃,不能十步;驽马十驾,功在不舍。锲而舍之,朽木不折;锲而不舍,金石可镂。蚓无爪牙之利,筋骨之强,上食埃土,下饮黄泉,用心一也。蟹六跪而二螯,非蛇鳝之穴无可寄托者,用心躁也。
  • 相关阅读:
    所有抽样单元都有相等的被选取机会 ,说法错误
    银行存款余额表由谁编制的
    资本公积——资本溢价与资本公积——其他资本公积
    货币单元抽祥
    企业安全生产费用账务的处理
    Tableau代写制作地图可视化和树形图、条形图
    Tableau 代写数据可视化:探索性图形分析新生儿死亡率数据
    R、Python代写、Open Refine采集pdf数据,清理数据和格式化数据
    使用GIS编程代写制作静态地图和处理地理数据
    用R语言编程代写制作交互式图表和地图
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/15191456.html
Copyright © 2011-2022 走看看