1. 前言
本篇文章记录了一次接口慢查问题排查过程，该问题产生的现象迷惑性较高。同时由于问题偶发性高，排查难度也比较大。排查过程从 druid 数据源“导致”的一个慢查现象作为切入点，逐步分析，排除诸多可能性后仍无解。之后重新审视故障现象，换个角度分析，找到了问题根因。最后对问题原因进行了验证确认，结果符合预期。到此，排查过程算是结束了，本文对问题进行记录归档。
2. 问题描述
前段时间收到业务同事反馈，说他们应用的某台机器连续两天多个接口出现了两次慢查情况（偶发性较高）。但持续时间比较短，但很快又恢复了。Pinpoint 调用链信息如下：
图1：长 RT 接口调用链信息
上图是业务同学反馈过来的信息，可以看出从 MyBatis 的 SqlSessionTemplate#selectList 方法到 MySQL 的 ConnectionImpl#prepareStatement 方法之间出现了 2111 毫秒的间隔，正是这个间隔导致了接口 RT 升高。接下来针对这个现象进行分析。
3. 排查过程
3.1 直奔主题
从全链路追踪系统给出的链路信息来看，问题的原因似乎很明显，就是 selectList 和 prepareStatement 之间存在着长耗时的操作。理论上只要查出哪里出现了长耗时操作，以及为什么发生，问题就解决了。于是先不管三七二十一，直接分析 MyBatis 的源码吧。
public class SimpleExecutor extends BaseExecutor {
public <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException {
Statement stmt = null;
try {
Configuration configuration = ms.getConfiguration();
StatementHandler handler = configuration.newStatementHandler(wrapper, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
stmt = prepareStatement(handler, ms.getStatementLog()); // 预编译
return handler.<E>query(stmt, resultHandler);
} finally {
closeStatement(stmt);
}
}
private Statement prepareStatement(StatementHandler handler, Log statementLog) throws SQLException {
Statement stmt;
Connection connection = getConnection(statementLog); // 获取数据库连接
stmt = handler.prepare(connection, transaction.getTimeout()); // 执行预编译
handler.parameterize(stmt);
return stmt;
}
}
MyBatis 的 SqlSessionTemplate#selectList 方法的调用链比较长，这里就不一一分析，感兴趣可以看一下我三年前的文章 MyBatis 源码分析 - SQL 的执行过程。SqlSessionTemplate#selectList 最终会执行到 SimpleExecutor#doQuery，该方法在执行后续逻辑前，会先调用 SimpleExecutor#prepareStatement 进行预编译。prepareStatement 方法涉及到两个外部操作，一个是获取数据库连接，另一个是执行调用 MySQL 驱动相关方法执行预编译。
从图1的监控上看，预编译速度很快，可以确定预编译没有问题。现在，把注意力移到 getConnection 方法上，这个方法最终会向底层的 druid 数据源申请数据库连接。druid 采用的是生产者消费者模型来维护连接池，更详细的介绍参考我的另一篇文章。如果连接池中没有可用连接，这个时候业务线程就会等待 druid 生产者创建连接。如果生产者创建连接速度比较慢，或者活跃连接数达到了最大值，此时业务线程就必须等待了。好在业务应用接了 druid 监控，我们可以通过监控了解连接池的情况。
图2：druid 监控图
上图是用 excel 绘制的，数据经过编辑，与当时情况存在一定的偏差，但不影响后续的分析。从监控上来看，连接池中的空闲连接全部被借出去了，但仍然不够，于是生产者不停的创建连接。这里引发了我们的思考，为什么活跃连接数会突然上升这么多？可能是出现了慢查。与此同时，业务线程的等待次数和等待时间大幅上涨，这说明 druid 连接生产者的“产能”似乎不足，以至于部分业务线程出现了等待。什么情况下生产者创建连接会出现问题呢？我们当时考虑到的情况如下：
- 网络出现了延迟或者丢包，造成重传
- 阿里云 RDS 实例负载很高，无法及时响应客户端的连接建立请求
先说第二种情况，RDS 负载的问题很好确认，阿里云上有 RDS 的监控。我们确认了两次问题发生时的监控曲线，发现实例负载并不高，没有明显波动，所以情况二可以排除。那情况一呢，网络会不会出现问题呢？这个猜想不好排除。原因如下：
活跃连接数正常情况下会很低，暴涨一般都不是正常现象。假如一个 Java 线程从发出 SQL 请求到收到数据耗时 5ms，那么一条连接可以达到 200 的 QPS。而这个单机 QPS 还不足 200，不应该用掉这么多连接，除非出现了慢查。但是我们用阿里云的 SQL 洞察服务里也没发现慢 SQL，因此可以排除掉慢查的可能性。不是慢查，似乎只能甩锅给网络了，一定是当时的网络（接锅好手）出了问题。
如果真是网络出问题了，那么 druid 生产者“产能”不足的问题似乎也能得到合理的解释。但是经过我们的分析，发现了一些矛盾点，如下：
图3：某个长 RT 请求的链路追踪数据
从链路数据上来看，SQL 的预编译和执行时间都是很快的，没有出现明显的等待时间。如果说上面的情况是偶然，但是我们翻看了很多链路数据，都发现 SQL 的预编译和执行速度都很快，不存在明显的延迟。因此，把锅甩给网络是不合适的。
排查到这里，思路断了。首先没有发现慢查，其次数据库资源也是充足的，最后网络似乎也没问题。都没有问题，那问题出在哪里呢？
3.2 扩大信息面
3.2.1 基本信息
首先查看了问题机器的 QPS，发现没有突发流量。虽有一定波动，但总体仍然平稳。
图4：QPS 折线图
接着看了应用的 CPU 使用率，发现了一点问题，使用率突然上升了很多。
图5：CPU 使用率折线图
询问了业务同学，这个点没有定时任务，QPS 与以往相似，没有什么异常。目前不知道 CPU 为什么会突然上升这么多，这个信息暂时无法提供有效的帮助，先放着。最后再看一下网络 I/O 监控。
图6：网络流量监控图
入站流量与出站流量在问题发生时间段内都出现了上升，其中出站流量上升幅度很大，说明当时应该有大量的数据发出去。但具体是哪些接口的行为，目前还不知道。
3.2.2 业务日志信息
接着分析了一下业务日志，我们发现了一些 WARN 级别信息：
# 业务线程打出的 WARN 日志，表示等待连接超时，重试一次
2021-07-20 09:56:42.422 [DubboServerHandler-thread-239] WARN com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource [DruidDataSource.java:1400] - get connection timeout retry : 1
2021-07-20 09:56:42.427 [DubboServerHandler-thread-242] WARN com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource [DruidDataSource.java:1400] - get connection timeout retry : 1
2021-07-20 09:56:42.431 [DubboServerHandler-thread-240] WARN com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource [DruidDataSource.java:1400] - get connection timeout retry : 1
# Dubbo TimeoutFilter 答疑超时日志
2021-07-20 09:56:42.432 [DubboServerHandler-thread-254] WARN org.apache.dubbo.rpc.filter.TimeoutFilter [TimeoutFilter.java:60] - [DUBBO] invoke time out. method: xxx arguments: [yyy] , url is dubbo://172.***.***.***:20880/****
2021-07-20 09:56:42.489 [DubboServerHandler-thread-288] WARN org.apache.dubbo.rpc.filter.TimeoutFilter [TimeoutFilter.java:60] - [DUBBO] invoke time out. method: **** arguments: [***, ***] , url is dubbo://172.***.***.***:20880/****
这两种日志说实话没什么用，因为这些日志是结果，本就应该发生的。除了 WARN 信息，业务日志里找不到任何异常信息。需要说明的是，我们并没有设置业务线程获取连接重试次数，默认重试次数是0。但这里却进行了一次重试，而我们预期是业务线程在指定时间内获取连接失败后，应抛出一个 GetConnectionTimeoutException 异常。这个应该是 druid 的代码有问题，我给他们提了一个 issue (#4381)，但是没人回复。这个问题修复也很简单，算是一个 good first issue，有兴趣的朋友可以提个 Pull Request 修复一下。
业务日志没有太多可用信息，我们继续寻找其他的线索，这次我们从 JVM 监控里发现了端倪。
3.2.3 GC 信息
问题发生的那一小段时间内，JVM 发生了多次的 YGC 和 FGC，而且部分 GC 的耗时很长。
图7：GC 次数与耗时监控
那么现在问题来了，GC 是原因还是结果？由于 GC 发生的时间与接口慢查出现的时间都在 9.56:30 之后，时间上大家是重叠的，谁影响了谁，还是互相影响，这都是不清楚的。GC 的引入似乎让排查变得更为复杂了。
到这里信息收集的差不多了，但是问题原因还是没有推断出来，十分郁闷。
3.3 重新审视
3.3.1 综合分析
如果我们仍然从 druid 这个方向排查，很难查出原因。时间宝贵，现在要综合收集的信息重新思考一下了。既然发生了 GC，那么应用的内存消耗一定是上升了。再综合网络 I/O 的情况，短时间内出现了比较大的波动，好像也能说明这个情况。但当时网络流量并不是特别大，似乎还不足以引发 GC。支撑力不足，先放一边。另外，应用的 QPS 没有多大变动，但是 CPU 负载却突然上升了很多。加之几次 GC 的耗时很长，搞不好它们俩之间有关联，即长时间的 GC 导致了 CPU 负载上升。目前，有两个排查方向，一个是从网络 I/O 方向排查，另一个是从 GC 方向排查。就现象而言，GC 的问题似乎更大，因此后续选择从 GC 方向排查。
3.3.2 换个思路
JVM 进行 GC，说明内存使用率一定是上去了。内存上升是一个累积过程，如果我们把排查时间从发生长耗时 GC 的时刻 9:57:00 向前推一分钟，没准会发现点什么。于是我到全链路追踪平台上按耗时倒序，拉取了问题应用在 9:56:00 这一分钟内的长 RT 接口列表，发现耗时靠前的十几个都是 queryAll 这个方法。如下：
图8：queryAll 方法耗时倒序列表
我们看一下耗时最长请求的调用链信息：
图9：耗时最长请求的链路信息
首先我们可以看到 MySQL 驱动的 execute 执行时间特别长，原因后面分析。其次 redis 缓存的读取耗时非常短，没有问题。但 redis 客户端写入数据耗时非常长，这就很不正常了。
于是立即向应用开发要了代码权限，分析了一下代码。伪代码如下：
public XxxService {
// 备注：该方法缓存实际上使用了 Spring @Cacheable 注解，而非显示操作缓存
public List queryAll(int xxxId) {
// 1、检查缓存，命中则立即返回
List xxxDTOs = customRedisClient.get(xxxId);
if (xxxDTOs != null) return list;
// 2、缓存未命中，查询数据库
List xxxDOs = XxxDao.queryAll(xxxId);
xxxDTOS = convert(xxxDOs)
// 3、写入缓存
customRedisClient.set(xxxId, xxxDTOs, 300s);
return list;
}
}
代码做的事情非常简单，那为什么会耗时这么多呢？原因是这样的，如果缓存失效了，queryAll 这个方法一次性会从数据库里取出上万条数据，且表结构包含了一些复杂的字段，比如业务规则，通讯地址等，所以单行记录相对较大。加之数据取出后，又进行了两次模型转换（DO → DTO → TO），转换的模型数量比原始模型数量要多一半，约 1.5 万个，TO 数量与 DTO 一致。模型转换完毕后，紧接着是写缓存，写缓存又涉及序列化。queryAll 方法调用一次会在新生代生成约五份比较大的数据，第一份是数据集 ResultSet，第二份是 DO 列表，第三份是 DTO 列表，第四份 TO 列表，最后一份是 DTO 列表的序列化内容。加之两秒内出现了二十多次调用，加剧了内存消耗，这应该能解释为什么 GC 次数会突然上升这么多。下面还有几个问题，我用 FAQ 的方式解答：
Q：那 GC 耗时长如何解释呢？
A：我猜测可能是垃圾回收器整理和复制大批量内存数据导致的。
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Q：还有 execute 方法和 set 方法之间为什么会间隔这么长时间内？
A：目前的猜测是模型类的转换以及序列化本身需要一定的时间，其次这期间应该有多个序列化过程同时在就行，不过这也解释不了时间为什么这么长。不过如果我们把 GC 考虑进来，就会得到相对合理的解释。从 9:56:33 ~ 5:56:52 之间出现了多次 GC，而且有些 GC 的时间很长（长时间的 stop the world），造成的现象就是两个方法之间的间隔很长。实际上我们可以看一下 9:56:31 第一个 queryAll 请求的调用链信息，会发现间隔并不是那么的长：
图10：queryAll 正常情况下的耗时情况
因此，我们可以认为后续调用链 execute 和 set 方法之间的超长间隔是因为 CPU 使用率，GC 等因素共同造成的。
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Q：第一个 set 和第二个 set 间隔为什么也会这么长？
A：第一个 set 是我们自定义的逻辑，到第二个 set 之间似乎没有什么特别的东西，当时没有查出问题。不过好在复现的时候，发现了端倪，后面章节给予解释。
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最后，我们把目光移到初始的问题上，即业务同事反馈部分接口 RT 上升的问题。下面仍用 FAQ 的方式解答。
Q：为什么多个接口的 RT 都出现了上升？调用链参考下图：
图11：某个长 RT 接口的链路信息
A：部分业务线程在等待 druid 创建数据库连接，由于 GC 的发生，造成了 STW。GC 对等待逻辑会造成影响。比如一个线程调用 awaitNanos 等待3秒钟，结果这期间发生了5秒的 GC（STW），那么当 GC 结束时，线程立即就超时了。在 druid 数据源中， maxWait 参数控制着业务线程的等待时间，代码如下：
public class DruidDataSource extends DruidAbstractDataSource {
private DruidPooledConnection getConnectionInternal(long maxWait) throws SQLException {
// ...
final long nanos = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(maxWait);
if (maxWait > 0) {
// 尝试在设定时间内从连接池中获取连接
holder = pollLast(nanos);
} else {
holder = takeLast();
}
// ...
}
}
3.4 初步结论
经过前面的排查，很多现象都得到了合理的解释，是时候给个结论了：
本次 xxx 应用多个接口在两天连续出现了两次 RT 大幅上升情况，排查下来，初步认为是 queryAll 方法缓存失效，短时间内几十个请求大批量查询数据、模型转换以及序列化等操作，消耗量大量的内存，触发了多次长时间的 GC。造成部分业务线程等待超时，进而造成 Dubbo 线程池被打满。
接下来，我们要按照这个结论进行复现，以证明我们的结论是正确的。
4. 问题复现
问题复现还是要尽量模拟当时的情况，否则可能会造成比较大的误差。为了较为准确的模拟当时的接口调用情况，我写了一个可以控制 QPS 和请求总数的验证逻辑。
public class XxxController {
@Resource
private XxxApi xxxApi;
public Object invokeQueryAll(Integer qps, Integer total) {
RateLimiter rl = RateLimiter.create(qps.doubleValue());
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(50);
for (Integer i = 0; i < total; i++) {
es.submit(() -> {
rl.acquire();
xxxApi.queryAll(0);
});
}
return "OK";
}
}
复现的效果符合预期，CPU 使用率，网络 I/O 都上去了（由于监控属于公司内部系统，就不截图了）。同时 GC 也发生了，而且耗时也很长。GC 日志如下：
2021-07-29T19:09:07.655+0800: 631609.822: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:07.656+0800: 631609.823: [ParNew: 2797465K->314560K(2831168K), 2.0130187 secs] 3285781K->1362568K(4928320K), 2.0145223 secs] [Times: user=3.62 sys=0.07, real=2.02 secs]
2021-07-29T19:09:11.550+0800: 631613.717: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:11.551+0800: 631613.718: [ParNew: 2831168K->314560K(2831168K), 1.7428491 secs] 3879176K->1961168K(4928320K), 1.7443725 secs] [Times: user=3.21 sys=0.04, real=1.74 secs]
2021-07-29T19:09:13.300+0800: 631615.467: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 1646608K(2097152K)] 1965708K(4928320K), 0.0647481 secs] [Times: user=0.19 sys=0.00, real=0.06 secs]
2021-07-29T19:09:13.366+0800: 631615.533: [CMS-concurrent-mark-start]
2021-07-29T19:09:15.934+0800: 631618.100: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:15.934+0800: 631618.101: [ParNew: 2831168K->2831168K(2831168K), 0.0000388 secs]2021-07-29T19:09:15.934+0800: 631618.101: [CMS2021-07-29T19:09:17.305+0800: 631619.471: [CMS-concurrent-mark: 3.668/3.938 secs] [Times: user=6.49 sys=0.01, real=3.94 secs]
(concurrent mode failure): 1646608K->1722401K(2097152K), 6.7005795 secs] 4477776K->1722401K(4928320K), [Metaspace: 224031K->224031K(1269760K)], 6.7028302 secs] [Times: user=6.71 sys=0.00, real=6.70 secs]
2021-07-29T19:09:24.732+0800: 631626.899: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 1722401K(2097152K)] 3131004K(4928320K), 0.3961644 secs] [Times: user=0.69 sys=0.00, real=0.40 secs]
2021-07-29T19:09:25.129+0800: 631627.296: [CMS-concurrent-mark-start]
2021-07-29T19:09:29.012+0800: 631631.179: [GC (Allocation Failure) 2021-07-29T19:09:29.013+0800: 631631.180: [ParNew: 2516608K->2516608K(2831168K), 0.0000292 secs]2021-07-29T19:09:29.013+0800: 631631.180: [CMS2021-07-29T19:09:30.733+0800: 631632.900: [CMS-concurrent-mark: 5.487/5.603 secs] [Times: user=9.29 sys=0.00, real=5.60 secs]
(concurrent mode failure): 1722401K->1519344K(2097152K), 6.6845837 secs] 4239009K->1519344K(4928320K), [Metaspace: 223389K->223389K(1269760K)], 6.6863578 secs] [Times: user=6.70 sys=0.00, real=6.69 secs]
接着，我们再看一下那段时间内的接口耗时情况：
图12：问题复现时的 queryAll 耗时倒序列表
所有接口的消耗时间都很长，也是符合预期的。最后再看一个长 RT 接口的链路信息：
图13：某个长 RT 接口的链路信息
会发现和图片1，也就是业务同学反馈的问题是一致的，说明复现效果符合预期。
验证到这里，可以证明我们的结论是正确的了。找到了问题的根源，这个问题可以归档了。
5. 进一步探索
5.1 耗时测算
出于性能考虑，Pinpoint 给出的链路信息力度比较粗，以致于我们无法详细得知 queryAll 方法的耗时构成是怎样的。为了搞清楚这里面的细节，我对 queryAll 方法耗时情况进行比较详细的测算。在应用负载比较低的情况下触发一个请求，并使用 Arthas 的 trace 命令测算链路耗时。得到的监控如下：
图14：正常情况下 queryAll 方法链路信息
这里我对三个方法调用进行了编号，方法 ① 和 ② 之间存在 252 毫秒的间隔，方法 ② 和 ③ 之间存在 294 毫秒的间隔。Arthas 打印出的链路耗时情况如下：
图15：queryAll 方法耗时测量
这里的编号与上图一一对应，其中耗时比较多的调用我已经用颜色标注出来了。首先我们分析间隔1的构成，方法 ① 到 ② 之间有两个耗时的操作，一个是批量的模型转换，也就是把 DO 转成 DTO，消耗了约 79.6 毫秒。第二个耗时操作是 Object 的 toString 方法，约 171.6。两者加起来为 251.2，与全链路追踪系统给出的数据是一致的。这里大家肯定很好奇为什么 toString 方法会消耗掉这么多时间，答案如下：
public void put(Object key, Object value) {
// 省略判空逻辑
// 把 key 和 value 先转成字符串，再进行判空
if (StringUtils.isBlank(key.toString()) || StringUtils.isBlank(value.toString())) {
return;
}
CacheClient.set(key, value);
}
这是方法 ① 和 ② 路径中的一个方法，这段代码看起来人畜无害，问题发生在判空逻辑上（历史代码，不讨论其合理性）。当 value 是一个非常大集合或数组时，toString 会消耗掉很多时间。同时，toString 也会生成一个大字符串，无形中消耗了内存资源。这里看似不起眼的一句代码，实际上却是性能黑洞。这也提醒我们，在操作大批量数据时，要注意时空消耗。
最后，我们再来看一下方法 ② 和 ③ 之间的间隔问题，原因已经很明显了，就是 value 序列化过程消耗了大量的时间。另外，序列化好的字节数组也会暂时存在堆内存中，也是会消耗不少内存资源的。
到这里整个分析过程就结束了，通过上面的分析，我们可以看出，一次简单的查询竟然能引出了这么多问题。很多在以前看起来稀疏平常的逻辑，偶然间也会成为性能杀手。日常工作中，还是要经常关注一下应用的性能问题，为应用的稳定运行保驾护航。
5.2 内存消耗测算
由于问题发生时，JVM 只是进行了 FGC，内存并没有溢出，所以没有当时的内存 dump 数据。不过好在问题可以稳定复现，通过对 JVM 进行一些配置，我们可以让 JVM 发生 FGC 前自动对内存进行 dump。这里使用 jinfo 命令对正在运行的 JVM 进程设置参数：
jinfo -flag +HeapDumpBeforeFullGC $JVM_PID
拿到内存数据后，接下来用 mat 工具分析一下。首先看一下内存泄露吧：
图16：应用内存泄露分析
从内存消耗比例上来看，确实存在一些问题，主要是与 dubbo 的线程有关。随便选一个线程，在支配树（dominator tree）视图中查看线程支配的对象信息：
图17：dubbo 线程支配树情况
从上图可以看出，dubbo 线程 retained heap 约为 66 MB，主要由两个大的对象 ArrayList 和 StringBuilder 组成。ArrayList 里面存放的是 DTO，单个 DTO 的 retained heap 大小约为 5.1 KB。StringBuilder 主要是 toString 过程产生的，消耗了接近 26 MB 的内存。从 dump 的内存数据中没找到 DO 列表，应该是在 YGC 时被回收了。
好了，关于内存的分析就到这吧，大概知道内存消耗是怎样的就够了，更深入的分析就不搞了。
6. 总结
由于排查经验较少，这个问题断断续续也花了不少时间。这中间有找不到原因时的郁闷，也有发现一些猜想符合预期时的欣喜。不管怎么样，最后还是找到了问题的原因。在帮助别人的同时，自己也学到了不少东西。总的来说，付出是值得的。本文的最后，对问题排查过程进行简单的总结吧。
一开始，我直接从具体现象开始排查，期望找到引发现象的原因。进行了各种猜想，但是都没法得出合理的结论。接着扩大信息面，仍然无果。之后综合各种信息，思考之后，换个方向排查，找到了原因。最后进行验证，并对一些疑点进行解释，整个过程结束。
最后说说这次排查过程存在的问题吧。第一个问题是没有注意甄别别人反馈过来的信息，没有对信息进行快速确认，而是直接深入了。花了很多时间尝试了各种猜想，最终均无果。由于别人反馈过来的信息通常都是比较零碎片面的，甚至是不正确的。对于这些信息可以快速确认，幸运的话能直接找到原因。但如果发现此路不通，就不要钻牛角尖了，因为这个现象可能只是众多现象中的一个。在这个案例中，接口长 RT 看起来像是 druid 导致的，实际上却是因为 GC 造成 STW 导致的。继续沿着 druid 方向排查，最终一定是南辕北辙。其他的问题都是小问题，就不说了。另外，排查过程中要注意保存当时的一些日志数据，避免因数据过期而丢失，比如阿里云 RDS SQL 洞察是有时间限制的。
本篇文章到此结束，感谢阅读！
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作者：田小波
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