讲一个这周排查的访问流量不均的事儿。
下游同学反馈我们的服务调用流量不均，最高的实例有 1k QPS，最低的才 400 QPS，相差太大。
流量不均
于是拉了平台的 oncall，询问是否开了 mesh，没开。那就是框架的事了。
再拉框架的 oncall，询问是否自己加了流量均衡的策略，也没加。那就是用的默认的流量调度策略：“加权随机”。
什么是加权随机？
加权是指按节点权重进行流量分配，随机意味着相同权重下的实例随机选择。
去查下游各个 host 的 weight 值。发现确实有些 host 的 weight 值相差比较大。有的值是 10，有的值是 50。看起来是符合预期的。
这时又提出有两个 host 的 weight 值一样，但 QPS 相差 4 倍。
有同学说，直接去 access 日志里捞一下就行了。一行日志代表一个访问，积累出每秒钟的访问量，结果不就出来了吗？
代码语言：javascript复制grep '2021-11-20 10:01' xxx.log | awk '{print substr($3,1,8)}' | sort | uniq -c
结果会打印出在 10:01 这一分钟每秒的请求数，即 QPS。
果然，前面提到的这两台 host 访问量基本相同。看起来是监控打点出了问题。
找到其中 QPS 比较低的这一台机器，发现部署的 metricsserver CPU 受限很严重，说明丢了很多点，于是就造成了流量不均衡的假象。
之后找 metrics 的同学升级了套餐，上线完成之后，打点恢复正常。流量是均衡的。
这样一个简单的问题，还花费了一点时间。以后碰到类似的问题，第一时间看监控是否有问题。有些机器上的服务打点多，metricsserver 扛不住，丢点是在所难免的。
之前也碰到过几次打点不准的问题，查了半天，最后发现乌龙了。因此对于一些不太符合常理（例如本文的访问流量不均）的问题，先要确定打点没有问题。
