前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架（点击可跳转到开源地址）也已经上线灰度一周了，小范围上线了几千台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概几亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。借着这次压测，刚好可以检验一下热key框架在大流量时的表现。毕竟作为一个新的中间件，里面很多东西还是第一次用，免不得会出一些问题。
压测期，我没有去扩容热key的worker集群，还是平时用的3个16C 1个4C8G的组合，3个16核是是主力，4核的是看上限能到什么样。
由于之前那一周的平稳表现，导致我有点大意了，没再去好好检查代码。导致实际压测期间表现有点惨淡。
框架的架构如下：
大概0点多压测开始，初始量比较小，从10w/s开始压，当然都是压的APP的后台，我的框架只是被动的接收后台发来的热key探测请求而已。我主要检测的就是worker集群，也就是那4台机器的情况。
从压测开始的一瞬间，那台4核8G的机器就cpu100%，16核的cpu在90%以上，4核的100%即便在压测暂停的间隙也没有恢复，一直都是100%，无论是10w/s，还是后期到大几十万/s。16核的在20w/s以上时也开始cpu100%，整体卡到不行了已经，连10秒一次的定时任务都卡的不走了，导致定时注册自己到etcd的任务都停了，再导致etcd里把自己注册信息过期删除，大量和client断连。
然后dashboard控制台监听etcd热key信息的监听器也出了大问题，热key产生非常密集，导致dashboard将热key入库卡顿，甚至于入库时，都已经过期1分钟多了，导致插入数据库的时间全部是错的。
虽然worker问题蛮多，也蛮严重，但好在etcd集群稳如老狗，除了1分钟一次的热key密集过期导致cpu有个小尖峰，别的都非常稳定，接收、推送都很稳，client端表现也可以，没有什么异常表现。
其中etcd真的很不错，比想象中的更好，有图为证：
worker呢就是这样子
后来经过一系列操作，我还乐观的修改上线了一版，然后没什么用，在100%上稳的一匹。
后来经过我一天的研究分析，发现当时没找到关键点，改的效果不明显。当然后来我自我感觉找到问题点了，又修改了一些，有待下次压测检验。
这一篇就是针对各个发现的问题进行总结，包括压测期间的和之前灰度期间发现的一些。总的来说，无论书上写的、博客写的，各路这个说的那个说的虽然在本地跑的时候各种正常，但真正在大流量面前，未必能对。还有一些知名框架，参数配不好，效果未必达到预期。
平时发现的问题列表
先说压测前小流量时的问题
1 在worker端，会密集收到client发来的请求。其中有代码逻辑为先后取系统时间戳，居然有后取的时间戳小于前面的时间戳的情况（罕见、不能复现），猜测为docker时间对齐问题。造成时间戳相减为负值，代码数组越界，cpu瞬间达到100%。注意，这可是单线程的！
解决：问题虽然很奇葩，但很好解决，为负时，按0处理。
2 使用网上找的的netty自定义协议（我前几天还转过那篇问题），在本地测试以及线上灰度测试时，表现稳健。但在全量上线后，2千台client情况下，出现过单worker关闭一段时间并重启后，瞬间收到高达数GB的流量包，直接打爆内存，导致worker停机，后续无法启动的情况。
解决：书上及网上均未找到相关解决方案，类似场景别人极难遇到。后通过使用netty官方自带协议StringDecoder加分隔符后，未复现突传大包的情况，目前线上表现稳定。
3 Netty client是可以反复连接同一个server的，造成单个client对单个server产生多个长连接的情况，使得server的tcp连接数远远大于client的总数量。此前书上、网络教程等各个地方均未提及该情况。使得误认为，client对server仅会保持一个长连接。
解决：对client的连接进行排重、加锁，避免client反复连接同一个server。
4 Netty server在推送信息到大量client时，会造成cpu瞬间飙升至60-100%，推送完毕后cpu下降至正常值
解决：在推送时，避免做循环体内json序列化操作，应在循环体外进行
5 在复用netty创建出来的ByteBuf对象时，反复的使用它，会出现大量的报错。原因是对ByteBuf对象了解不深，该对象和普通的Java对象不一样，Java对象是可以传递下去反复使用的，不存在使用后销毁的情况，而ByteBuf在被netty传出去后，就销毁了，里面携带的字节组就没了
解决：每次都创建新的ByteBuf对象，不要复用它。
6 2千台client在监听到worker发生变化后，会同时瞬间去连接它，和平时上线时，每次几百台缓慢连接server的场景不同，突发瞬间数千连接时，可能发生server丢失一部分连接，导致部分client连接失败。
解决：不再采用监听的方式，而采用定时轮训的方式，错开连接的时机，对连不上的worker进行本地保存，后加一个定时任务，定时去连接那些没连上的server。
7 worker机器占用的内存持续增长，超过给docker分配的内存后，被系统杀死进程
解决：worker全部是部署在docker里的，刚开始我是没有给它配JVM参数的，譬如那个4核8G的，我只是将它部署上去，就没有管它了。随后，它的内存在持续稳定上涨，从未下降。直到内存爆满。后来经进入到容器内部，执行查看内存命令，发现虽然docker是4核8G的，但是宿主机是250G的。JVM采用默认的内存分配策略，初始分配1/64的内存，最大分配1/4的内存。但是是按250G进行分配的，导致jvm不断扩容再扩容，直到1/4 * 250G，在到达docker分配的8G时就被杀死了。后来给容器配置了JVM参数后，内存平稳。这块带来的经验教训就是，一定要给自己的程序配JVM，不然JVM按默认的执行，后果就不可控了。
压测发现的问题列表
前面发现的多是代码逻辑和配置问题，压测期间主要是cpu100%的问题，也列一下。
1 netty线程数巨多、disruptor线程数也巨多，导致cpu100%
问题描述：worker部署的jdk版本是1.8.20，注意，这个版本是在1.8里算比较老的版本。worker里面作为netty server启动，我是没有给它配线程池的（如图，之前boss和worker我都没有指定线程数量），所以它走的就是默认Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2。这个是系统获取核数的代码，在jdk1.8.31之前，docker容器内的这段代码获取到的是宿主机的核数，而非给容器分配的核数！！！譬如我的程序取到的就是32核，而非分配的4核。再乘以2后，变成了64个线程。导致netty boss和worker线程数高达64，另外我还用了disruptor，disruptor的consumer数量也是64！导致压测一开始，瞬间cpu切换及其繁忙，大量的空转。大家都知道，cpu密集型的应用，线程数最好比较小，等于核数是比较合适的，而我的程序线程数高达180，cpu全部用于轮转了。
之后我增加了判断jdk版本的逻辑，jdk1.8.31后的获取到的availableProcessors就是对的了，并且我限制了bossGroup的线程数为1.再次上线后，cpu明显有下降！
带来的经验教训是，用docker时，需要注意jdk版本，尤其是有获取系统核数的代码作为逻辑时。cpu密集型的，切勿搞很多线程。
2 cpu持续100%，导致定时任务都不执行了
和第一个问题是连锁的，因为worker接收到的请求非常密集，每秒达10万以上，而cpu已经全部用于N个线程的轮转了，真正工作的都没了，我的一个很轻的定时任务5s上传一次worker自己的ip信息到配置中心etcd，连这个定时任务都工作不ok了，通过jstack查看，一直处于wait状态。之后导致etcd里该worker信息过期被删除，再导致2千多个client从etcd没取到该worker注册信息，就把它给删掉了，发生了大量client没有和worker进行连接。
可见，cpu满时，什么都不靠谱了，核心功能都会阻塞。
3 caffeine密集扩容，耗费cpu大
因为worker里是用caffeine来存储各client发来的key信息的，之后读取caffeine进行存取。caffeine底层是用ConcurrentHashMap来进行的数据存储，大家都知道HashMap扩容的事，扩容2倍，就要进行一次copy，里面动辄几十万个key，扩容resize时，cpu会占用比较大。尤其是cpu本身负荷很重时，这一步也会卡住。
我的worker给caffeine分配的最大500万容量，虽然不是很大，但卡顿时，resize这一步执行很慢。不过这个不是什么大问题，也没有什么好修复的，就保持这样就行。
4 caffeine在密集失效时，老版本jdk下，caffeine默认的forkJoinPool有bug
caffeine我是设置的写入后一分钟过期，因为是密集写入，自然也会密集失效。caffeine采用线程池进行过期删除，不指定线程池时采用默认的forkJoinPool。问题是什么呢，大家自己也能试出来。搞个死循环往caffeine里写值，然后看它的失效。在jdk1.8.20之前，这个forkJoinPool存在不提交任务的bug，导致key过期后未被删除。进而caffeine容量爆满超过阈值，发生内存溢出。架构师针对该问题给caffeine官方提了issue，对方回复，请勿过于密集写入caffeine，写入过快时，删除跟不上。还需要升级jdk，至少要超过1.8.20.不然forkJoinPool也有问题。
5 disruptor消费慢
大名鼎鼎的disruptor实际表现并不如名气那么好，很多文章都是在讲disruptor怎么怎么牛x，一秒几百万。在worker里的用法是这样的，netty的worker线程池接收到请求后，统一全部发到disruptor里，然后我搞cpu核数个线程来消费这些请求，做计算热key数量的操作。而压测期间，cpu100%时，几乎所有的线程都卡在了disruptor生产上。即N个线程在这个生产者获取next序列号时卡住，原因很简单，就是没消费完，生产者阻塞。我设置的disruptor的队列长度为100万，实际应该写不满这个队列，但不知道为什么还是大量卡在了这个地方。该问题有待下次压测时检验。
6 有个定时任务里面有耗大量cpu的方法
之前为了统计caffeine的容量和占用的内存，我搞了个定时任务10秒一次上传caffeine的内存占用。就是被注释掉的那行，上线后坑到我了，那一句特别耗cpu。赶紧删掉，避免这种测试性质的代码误上线，占用大量资源。
7 数据库写入速度跟不上热key产生的速度
我是有个地方在监听etcd里热key的，每当有新key产生时，就会往数据库里插值。结果由于key瞬间来了好几千个，数据库处理不过来，导致大量的阻塞，等轮到这条key信息插入时，早就已经过期了，造成数据库里的数据全是错的。
这个问题比较好解决，可以做批量入库，加个队列缓冲就好了。
初步总结
其实里面有很多本地永远无法出现的问题，譬如时间戳的那个，还有一些问题是jdk版本的，还有是docker的。但最终都可以归纳为，代码不够严谨，没有充分考虑到这些可能会带来问题的地方，譬如不配JVM参数。
但是不上线又怎么都测试不出来这些问题，或者上线了量级不够时也发现不了。这就说明一个稳定健壮的中间件，是需要打磨的，不是说书上抄了一段netty的代码，上线了它就能正常运行了。
当然进步的过程其实就是踩坑的过程，有了相应的场景，实实在在的并发量，踩过足够的坑，才能打磨好一个框架。
